材料研究とＡＩの融合、“半信半疑”から“王道”に

コメント

選択しているユーザー

• Nakano Hiroshi

  メーカー リサーチャー

  ・2018年06月24日

  AI単独で見たらアメリカ、カナダに負けているが、材料×AIという分野でみたらまだまだ勝ち目はあるはず。

注目のコメント

• Yamazaki Takahiro

  大学 助教・材料/物性物理

  ・2018年06月20日

  記事中にもあるように，MI（マテリアルズインフォマティクス）はAI研究者でなく，材料科学者を主軸に取り組む課題だと多くの研究者が述べています。なぜなら，材料内でのミクロな現象やその概念の理解が不可欠で，データから描けるプロットや予測ラインに意味を持たせるには材料科学の知恵とセンスが必要だからです。
  
  ここでいう「“半信半疑”から“王道”に」とは，従来の機械学習による材料開発から，統計的手法であるベイズ最適化を取り入れることで，真を見出す次の測定点を予測しながら行う材料開発へ移行しつつある，という意味で使われています。（2000年代から行われていますけどね。）
  
  確かに一部では有効なのですが，多くは材料科学者が予測できてしまうので，まだまだ0-1なる新たな発見には更なる開発が必要なのが現状ですね。大いに期待。
• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2018年06月26日

  ベイズ最適化もAIなんですねぇ。。。 まあ、ガウシアン学習（これはAIみたいなので）と数学はほぼ一緒ですが　材料理論を一通りやった方々は、こういう統計的手法はスッと頭に入られるんでしょうねぇ　
  
  AIと最近呼ばれる分野には、renaming the wheels が多々あるので、スッと入ってくるところから始めれば、「なんだ、コレ、アレのことじゃん、もー」という時間のムダを減らせますねぇ。。。
• 古川 英光

  【やわらかサイエンティスト】 博士（理学）（1996年東工大 物理学専攻 博士課程修了）

  ・2018年06月21日

  ここが書きたかっただけなんじゃないのかなぁ、なんて勘ぐってしまう。（笑）「このスピード感にベテランの材料研究者がついていくのは難しい。若く優秀な学生こそ研究の推進力だ。ここに危機感を強めているのが中堅大学のベテラン材料研究者だ」