三井化学が挑む化学業界の新たなAI活用法の中身
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素材開発における組成探索手法の1つであるマテリアルズ・インフォマティクス(MI)ではなく、新規用途探索にIBMWatsonを使う初の試み。
>素材物性と用途の関係性や市場動向、外部の特許や論文などの情報を収集したライブラリ(辞書)を組み合わせる
組成・構造 → 物性・機能 → 用途・市場の関係性で、2つ目の矢印にあたる機械学習モデルを独自に構築したんでしょうか。
確かに特許情報はキチンと読み込めば用途開発のアイデアの宝庫なので、自社の素材に絞り込んだ既存用途のライブラリ化は有りですね。何度も調べることになるでしょうから。
その上で飛び地となる機能と用途は、意図的に人が企画して、MIに遡るといった役割分担も出来そうです。