ＡＩ研究、次に稼げる分野は材料！？
コメント
注目のコメント
碁盤の目を結晶格子になぞらえて、無機物質物性のシミュレーションに深層学習が応用可能であるかのように描かれていますが、私が想像するに、材料科学でAIが応用される最初のアプローチは、既存の物理モデルによる計測データの解釈やシミュレーションを行う際の、モデル選択やパラメータフィッティングにおける機械学習の分野かなと思っています。
記事に出てくる物質・材料研究機構(NIMS)では、2015年から情報統合型研究拠点というものができて大変な賑わいです。
トヨタが2016年にアメリカに作った人工知能研究拠点TRI(Toyota Research Institute, Inc)でも、新材料研究に総額3500万ドルを投資すると発表しています。
幾つかの応用例
結晶化合物の物性予測のための原子間距離情報に基づくカーネル設計
秋田 大空(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻) et al.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-628.html
ベイズ推論による量子計算データからの有効モデル選択
中 光(東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻) et al.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/session-168.html
このような研究が進むと、過去の研究の備蓄が一気に無駄になったり、材料研究において人が行っていた地道な作業が一掃されるので、ある種の革命になる可能性はあるでしょう。
日本は無機材料研究（特に磁性体や半導体）で歴史的にリードしていましたが、今や半導体では遅れをとり、磁性体研究においては今後の重要な研究テーマであることが、菅直人政権による無意味なレアアース騒動で世界にバレてしまい、競争者が激増してしまいました。
この損失だけで100兆円くらいカウントしてもいい気がしています。
ちなみに、NIMSは今の仮面ライダービルドに出てくる悪の組織のモデルになってます。稼げる、と思ってその分野に参入することを間違いとまでは言いませんが、想いや信念がないと、壁にぶつかったときにすぐに撤退しそう。
成功している人の多くは、他の人に反対や批判されても信念をもってやり続けた人だとおもいます。ただし、1つの成功は本人および他人の死屍累々の失敗の上に成り立っていることもまた事実。信念があれば成功するというものではないことに注意が必要。材料開発では、電池でもＯＬＥＤでも、そうだが、反応解析をマクロではなく、ミクロでかつオペランド（ちょっと前に、インサイチュ）でやる。高分解能NMR、3D-STEM、そこで、電顕と原理計算の組合せの解析技術が大事で、原理計算でＡＩが使われるだろう。
