AIやシミュレーション技術を用いて新材料を研究開発する。環境負荷の少ないプラスチック素材など、材料需要の多様化に応える。材料科学×情報科学＝マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の活用が期待されている。
有機材料開発でMIを適用する場合、CH3CH2OHといった化学式（文字情報）について、化合物の構造や特性を数値化して記述子で表し、そこからAIに材料性能を予測させる。記述子は容易に化学式に逆変換できないため、有識者がAIの予測性能値をもとに大量に提示された化学式の中から有望と思われるものだけを選別し、それらの候補を実験して材料性能を評価することで、新材料の化学式を特定する方法が取られてきた。
近年、深層学習の発展に伴い、直接化学式を発案するAIも開発されている。しかしそのようなAIが高性能材料の化学式を発案できるよう学習させるためには、化学式とその性能指標値がペアになった大量の実験データが必要となったり、学習用データを得るために実験回数が増えてしまったり、課題があったという。
三井化学と日立は、後者が開発したMI技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始する。前者提供の有機材料開発データで事前検証し、高性能な新材料開発に必要な実験の試行回数が従来MIとの比較で約1/4に削減され、開発期間を短縮できることを確認した。技術は「DICOMO2021」にて発表予定とのこと。
今後、日立は上記MI技術を実用化――先進的な技術を活用した「Lumada」の「材料開発ソリューション」へ適用することで、顧客・パートナーのより短時間・低コストでの材料開発や競争力強化を支援していく。三井化学は、DXを通じた社会課題解決のため、革新的な製品やサービス、ビジネスモデルをアジャイルに創出し、社会に提供していく。両社は、これからも素材開発の協創を推進し、持続可能な社会の実現に貢献していく構えだ。