花王、ディープラーニング技術を用いた新素材開発手法の開発

花王株式会社（社長・澤田道隆）マテリアルサイエンス研究所と奈良先端科学技術大学院大学（学長・横矢直和）先端科学技術研究科情報科学領域の金谷重彦教授は共同で、材料工学分野にディープラーニング技術を適用する手法を開発いたしました。本成果は、今まで長期間を要していた素材開発の高速化に寄与するものです。さらに、AIがどのように予測をしているか明らかにすることで、新しい素材開発の手掛かりとなることも期待されます。本研究は、「第43回ケモインフォマティックス討論会（2020年12月9日、オンライン開催）」にて発表しました。

■背景

商品開発を行なうには優れた素材の開発が必要です。たとえば、洗剤の場合は、界面活性剤が重要な素材のひとつとなります。しかし、今まで素材開発はトライアンドエラーを繰り返す方法で行なわれていたため、莫大な時間と費用が掛かっていました。その問題を解決するため、ディープラーニングを用いてAIに大量のデータを学習させ、予測を行なうことで開発プロセスを短くする方法が検討されてきました。しかしながら、ディープラーニングには数万個のデータが必要であり、素材開発の現場で化学反応プロセスのデータを大量に取得するには多くの費用が掛かるため、実用化に至っていませんでした。

本研究では触媒と樹脂を例に、少ないデータ量からディープラーニングで活性やガラス転移点の予測ができる技術の開発を行ないました。また、なぜその予測にたどりついたのか、解釈の方法も確立しました。