【図解】1年でトヨタの先端電池に迫った、MIT人工知能のしくみ
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全固体電池に限らずプラスチック業界も同じ事が起きています。
現在、プラスチック業界では、新しいプラスチック自体の開発は少なく、プラスチックに様々な原料を添加することで目的とする機能を付与することによる複合材料としてのレシピ検討がメインの活動と言えるでしょう。
材料としての特性に加え、量産性やコスト、法規制を統合的に考えた最適な材料比率を時間を掛けて探索するわけですが、この記事にあるように、その取り組みはAIの最も得意とする部分です。
当社でも、長年掛けて見つけた最適比率と同じ材料が業界に参入したばかりの新興メーカー(中国)から製造・販売されているという事実が見つかりました。現場では模倣だとする意見が大半ではあるのですが、もしこれがAIによるものだとしたらあっという間に後塵を拝することになるでしょう。
さらに個人的に深刻だと感じているのは、世界的には当たり前のツールであるシミュレーションですら日本の研究における地位が低いことです。研究者が大好きな理論式から結果が算出されているにも関わらずです。
確かに、シミュレーションでは現象をモデル化するために実験との絶対値を完全に予測することは期待出来ませんが、このツールをどのように使いこなすか、または、どのようにして現実を再現する新しいモデルを組み込むか、によってシミュレーションの進歩があるのです。
にもかかわらず、実際には市販ソフトによって自分のイメージを伝えることの出来る虹色の綺麗な図を作成するためのツールとして活用されており、解析担当者含め、誰も結果に期待していないのが大方の現状です。
やはり、汗をかきながら何度も何度も実験をして、トライ&エラーで成功に結びつける美談が日本人(テレビを見る層＝経営層)は大好きで、たまにある高視聴率のドラマもそんな感じの内容がほとんどです。
少し脱線しますが、ドラマが伝えたいような美談が若手の感覚では美談として見えていないということに製作側に気がついて欲しいです。正直、長時間労働や根性論、感情論にしか見えません…
AIは、メカニズムは分からないけど過去のデータから最適解はこれだよ、というツールですので、それこそ日本の昔ながらの文化との相性が悪いと感じています。
上記意味において、日本における素材開発は本当に危険な環境にあると危惧しています。
注目のコメント
いつもながら本当にわかりやすいイラスト解説です。データサイエンスとの融合に基づく材料開発手法「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」がわずか数分でわかる。
コンピュータ上で何度もシミュレーションを繰り返すことで、実際の実験を代替する手法。ポイントはオープンであること。レシピを開放し、実際に料理を作ってもらう。成功した料理、失敗した料理のデータをもらって、どんどん精度を上げていく。
MIはオープンイノベーション。だからスピーディに仮説を検証できるというわけですね。バイオ・インフォマティクスによって医薬品の開発期間が大幅に短縮されたように、材料開発でもまさに同じような流れが起きつつあります。マテリアル・インフォマティクス（MI）と呼ばれる開発手法です。
材料には、実験→シミュレーション→AI（機械学習／MI）という3つの研究スタイルがあります。そのうちMIについて取材をしていくと、折に触れて耳にしたのが、トヨタの全固体電池の材料（固体電解質）について、同じような新材料をMITとサムスンが実験をすることなくコンピュータシミュレーションだけで発見した、という事例。
果たしてどんな魔法を使ったのか。そして、MIで世界の先をゆくMITは今、何をしようとしているのか。これまでこの世界の外では全く理解が追いつかなかったその内容について、徹底的に噛み砕き、スライド図解でお届けします。その内容が分かればこそ、過度に悲観することなく、正しい危機感が得られるはずです。ちょっとそれますが、これが上手に出来るのは、欧米一流大学でPhDをとって、これらの会社に就職した多くの人材の層の厚さによるところが大きいと思っています 中国もおなじですねぇ
「韓国サムスンやLGが世界中の「頭脳」にアンテナを張り、先んじて投資をしている他の事例はこちら。」
追記
あ、普通のコトバ使いでは、MIとAI、特に記事最後の方にあるネットを介した学習用データの公開収集とは別ですねぇ 例えば、同様のデータ公開収集は、ロボットのgraspデータでもやられてます↓ AI絡みでこういうの近年流行りですが、protein databankなどは随分前からありますねぇ
https://newspicks.com/news/2352172
あ、あと課題03は、データのみのアプローチでは（ほぼ）そのとおりですが、正にこれを補うために各種のシミュレーションモデルが研究されているのですねぇ なので今後もずっと大きな課題かどうかは疑問ですねぇ
また、レシピの発見とその量産は全く別のハナシですねぇ
ご参考
https://newspicks.com/news/3680757
