近年、情報を科学する「インフォマティクス」が様々な分野に広がっている。材料合成・分析技術、材料シミュレーションなどの技術に人工知能（AI）等を連携・融合させる「マテリアルズ・インフォマティクス」では、材料開発の期間とコストの大幅な削減が見込まれる。
従来、材料開発の成功は長年にわたる経験や鋭い勘に頼らざるを得ず、失敗の積み重ねも必要とされていた。一方、材料シミュレーション手法の一つである第一原理計算は、材料の組成を指定すれば量子力学に基づいて特性予測が可能であるため、新たな高機能材料の最適組成を実験前に予測し、失敗を低減するのに役立つ。しかし計算負荷が非常に大きく、様々な組成について一度に多数の計算を行えば膨大な時間を要する問題があったという。
富士通は、理研AIP-富士通連携センターにてAIPセンター分子情報科学チームらとともに、第一原理計算とAI技術を活用して、高いイオン伝導率を実現する全固体リチウムイオン電池用固体電解質の組成を予測。合成と評価実験を行ってこれを実証した。第一原理計算からのデータが少数しか得られずとも、AI手法と組み合わせることで、最適な材料組成を効率的に見つけ出し、材料開発を大幅に加速できることが証明されたという。
ベイズ推定法（AI手法）との組み合わせで、第一原理計算の計算回数を数十分の一に抑制し、3種類のリチウム含有酸素酸塩から合成される化合物について、高いリチウムイオン伝導率を実現するための最適組成を現実的な時間内で予測することに成功。さらに、化合物の合成と分析を実行し、予測された組成付近で他の組成よりも高いリチウムイオン伝導率の実現を確認した。
新たな高機能材料開発の目処が付いたと同時に、予測の正しさが実証された。今回の例をはじめとするマテリアルズ・インフォマティクスの活用が、これから電池・半導体・磁性体などの材料開発分野で大いに期待される。