さまざまな物性データを単一のモデルで学習可能に 早稲田大学理工学術院の畠山氏らが手法を開発：各種データベースを共通書式に変換

早稲田大学理工学術院で講師を務める畠山歓氏の研究グループは、多彩な形式の材料科学データを単一のAIに学習させる手法を開発した。グラフ構造を利用して各種データベースを共通書式に変換することで、どのようなデータでも単一のモデルで学習できるという。

[＠IT]

　早稲田大学理工学術院で講師を務める畠山歓氏と教授の小柳津研一氏の研究グループは2020年7月30日、多彩な形式の材料科学データを単一のAI（人工知能）に学習させる手法を開発したと発表した。研究グループは「材料科学や創薬など広範な分野に応用可能な万能AIを導く道筋になる可能性がある」としている。

従来の研究との違い（出展：早稲田大学）

多彩な材料の異なる物性値を単一の学習モデルに認識させる

　畠山氏らのグループが取り組んでいるのは「マテリアルズインフォマティクス」（MI）。これはAIを使って物性に関する研究データから新素材を発見したり、材料開発に役立てたりする研究だ。

　この研究では物質の性質（物性）データを基にAIでさまざまなシミュレーションをするが、従来のAIには課題があった。1つの予測モデルで1つの概念しか学習できず、例えば物質の「融点」と「沸点」といった2つの概念を学習させることが難しかった。