私たちの生活を豊かにするデジタルデバイスや次世代のモビリティにおいて、優れた特性を持つ新しい材料の存在は不可欠な要素と言えるでしょう。しかし、これまでは理想的な素材を一つ生み出すために、数え切れないほどの実験と膨大な時間を費やす必要がありました。そんな材料開発の常識を根底から覆すような、画期的なニュースが2019年07月05日に飛び込んできました。
国立研究開発法人の物質・材料研究機構（NIMS）などの研究グループが、人工知能（AI）を活用して、極めて少ないデータから革新的な新材料を設計する技術を開発したのです。通常、AIに学習させるには数万から数十万規模のデータが必要だと考えられてきましたが、今回の手法はその常識を鮮やかに打ち破りました。まさに日本の「ものづくり」に新たな息吹を吹き込む成果と呼べるでしょう。
「スモールデータ」を克服する画期的な学習手法
今回の研究の核心は、データの少なさをどのように補ったかという点にあります。研究チームは約20万件という膨大な「汎用的な化学物性データ」をまずAIに学習させました。その上で、ターゲットとなる「熱伝導率」に関するデータは、わずか28件のみを段階的に追加学習させています。この手法は、基礎知識を学んだ後に専門知識を習得する、人間の学習プロセスに近いものと言えます。
ここで注目すべき「熱伝導率」とは、物質の中で熱がどれだけ伝わりやすいかを示す数値のことです。パソコンやスマートフォンの内部で発生する熱を効率よく逃がすためには、この数値が高い材料が求められます。しかし、複雑な構造を持つ高分子材料において、高い熱伝導率を実現することは技術的に非常に難しく、これまでは多くの研究者が試行錯誤を繰り返す領域となっていました。
驚くべきことに、このAIが設計した新しい高分子材料は、従来のものと比較して熱伝導率が約8割も向上することに成功したのです。これほど劇的な性能向上を、たった28件の専門的なデータから導き出したという事実は、世界中の研究機関に大きな衝撃を与えています。データの収集が困難な先端材料の分野において、この「スモールデータ」活用術は大きな希望の光となるはずです。
SNSで広がる驚きと未来への期待感
インターネット上のSNSでも、このニュースは大きな話題を集めています。「実験の手間がこれほど削減されるなら、素材革命のスピードは数倍に加速するのではないか」といった驚きの声が相次いでいます。また、「日本の素材技術の強みにAIが加われば、再び世界を席巻できるかもしれない」と、国内の技術力向上に期待を寄せるユーザーも少なくありません。
「たった28件のデータで答えが出るなら、これまで蓄積された職人の勘もデータ化できるはずだ」という、現場目線での前向きな意見も散見されます。一方で、AIの予測精度がどこまで高まるのか、その限界を知りたいという専門的な興味を示す投稿も増えているようです。一般の消費者から専門家まで、この技術がもたらす未来の利便性に対して、非常にポジティブな反応が広がっています。
私は、今回の成果が単なる「効率化」に留まらず、材料科学における「直感の民主化」をもたらすと考えています。一握りの天才的な研究者だけが持っていたひらめきを、AIというツールが補完し、強化してくれるからです。特に、実験データの入手が物理的に困難な極限環境用の材料や、希少な資源を必要とする分野において、この技術は真価を発揮するに違いありません。
2019年07月05日に発表されたこの技術は、日本の産業界が抱える「少子高齢化による技術伝承の危機」を救う鍵にもなるでしょう。AIが蓄積されたわずかなデータを宝の山へと変え、誰もが想像し得なかった未知の素材を作り出す日は、すぐそこまで来ています。素材開発のデジタル変革（マテリアルズ・インフォマティクス）が、今まさに加速し始めているのです。
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