マテリアルDX コラム
コラム
材料開発をデータとAIで加速する「マテリアルDX」に役立つ情報をお届けするコラムです。予測・最適化・自律実験やデータ基盤といった技術的なテーマを中心に、活用のヒントや現場の実践知まで幅広く発信します。
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ラボの自動化、資金と事業で何が起きているか
2025年以降、実験を自動で回す仕組みに数百億円規模の資金が集まる一方、同じ分野から退いた企業もあります。資金と事業の成否、各国の公的投資、そして2026年に動き出した日本の拠点整備までを整理します。
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実験の自動化と自律化、違いはどこにあるのか
自動実験と自律実験を分けるのは、次に何を試すかを誰が決めるかという一点です。機械に任せている判断を四つの段階に分け、それぞれを支える技術と、装置やデータをつなぐ仕組みまでを整理します。
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AIとロボットは、材料開発で何をできるようになったか
候補の計算から合成、結果の判定までを人手を介さずに回す仕組みが動き出しています。17日間稼働した自律実験室や、100万通りを十数回の実験で絞り込んだ事例から到達点を整理し、それを可能にした三つの技術を解説します。
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実験が高くつく時代、なぜ“次の一手”を数式で選べるのか ― ベイズ最適化と能動学習を分解する
「次に試すべき実験条件」をどうやって選ぶか。少ない実験回数で最適な材料にたどり着ける理由を、ベイズ最適化と能動学習のしくみからかみ砕いて解説します。獲得関数の選び方や多目的・高次元への広げ方など、実践で迷いやすいポイントも取り上げます。
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AI材料開発時代、なぜ“予測モデル”だけでは新素材が生まれないのか
MI・PIの本質は、予測して終わりではなく、予測・実験・学習を回し続けるクローズドループにあります。記述子から自律実験・データ基盤まで入門者向けに整理し、現場での始め方を五段階で紹介します。
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AI ready時代、なぜ材料研究開発にデータレイクが必要なのか
材料研究開発のデータが活かされない3つの理由から、データレイクとMaiML、自動実験との連携、段階的な活用レベルまで。AI ready時代の研究データ基盤の考え方を、産総研の事例を交えて整理します。
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