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データ・AI活用×海外事例
2024.10.4
【データ・AI活用×海外事例】”韓国炭素産業振興機構”_添加剤開発において材料の最適組み合わせをAIで自動算出、開発期間の短縮を実現
💡要約
- 参考となる実験データがない繊維製造用の新規添加剤の開発期間を短縮するため、従来の開発プロセスより効率的なアプローチが必要とされた参考となる実験データがない繊維製造用の新規添加剤の開発期間を短縮するため、従来の開発プロセスより効率的なアプローチが必要とされた
- わずか20行の実験データから有望な材料の特定と最適な組み合わせを自動算出するAIシステムを構築した
- AIシステムを使用することで開発プロセスの効率化され、開発期間を大幅に短縮された
企業紹介
KCARBON（韓国炭素産業振興機構）は、韓国を拠点として、最先端の炭素繊維製造技術の開発に取り組んでいます。
同組織は、2021年に新しい研究プロジェクトとして、製造中の繊維をコーティングする添加剤の開発を開始しました。理想的な物理特性を持つ繊維および複合材を製造するためには、製造中の繊維をコーティングする添加剤が必要となります。
課題
同組織にとって添加剤の開発は新規性が非常に高いプロジェクトで、利用できる過去の実験データと研究成果はほとんどありませんでした。さらに、添加剤の材料となる化学成分の組み合わせパターンは非常に多く、参考できる過去データがない状態で従来の開発プロセスを行うと開発期間が長引いてしまうため、効率化が急務となりました。
解決策
解決策として、最適な材料の組み合わせを算出するためのAIシステムを、下記のステップで構築しました。
①研究者が文献と過去使用実績のある材料から20種の組成を選定しAI学習用のデータを作成
②上記の20行のデータだけではAI学習用データとして少なすぎて学習効率が悪いので、成分の配合率など材料の化学特性を示す情報を手動で学習データへ追加
③最適化の目標値として、理想的な物理特性を示す指標４種類を定義
④指標を全て満たす材料の組み合わせを算出するAIシステムを構築
成果
開発したAIシステムを使用することで、わずか20行の実験データから有望な材料の特定と最適な組み合わせの算出を行うことに成功しました。その結果、開発プロセスの効率化され、開発期間を大幅に短縮することができました。
実際の実現方法
同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。
１．組成データ（過去の材料使用実績、文献情報）、材料の化学特性情報、などを社内データベースから自動取得
２．最適化の指標定義を入力
３．AI最適化シミュエーションで、最適な材料の組み合わせを算出
４．結果データを可視化。または.CSV形式で出力
LibatyDSP
「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。
サービスサイト＿「DSP for Chemoinformatics」 https://www.liberty-nation.com/dspchemoinformatics/
資料請求・お問合せ https://www.liberty-nation.com/contents/
