2023-07-21 @東北大学片平キャンパス知の館3階講義室
東北大学材料科学世界トップレベル研究拠点2023年度第1回セミナー×研究DX戦略セミナー第5回

マテリアルDXプラットフォーム構想
実現に向けた取り組み
NIMS 出村雅彦
謝辞：
本研究の一部は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP)「革新的構造材料」及び「統合型材料開発システムによるマテリアル革命」（管理法人：JST）、文部科学省データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト事業JPMXP1122684766の助成によって実施されました。
感謝申し上げます。

© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

1

生成AIに材料設計をお願いできるか？

© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

2

早速試してみよう：ChatGPTに以下のタスクを聞いてみる
タスク：異種元素の界面における熱抵抗の高さを利用して新規の熱遮蔽膜材料を設計する
熱抵抗の最も高いA/Bの組み合わせは？

元素
A

ChatGPT@2023/03/17
データが必要元素B

質問

熱伝導率は異なる元素の界面で小さくなります。元素の組み合わせから界面における熱伝導率を予測するモデルを作成し、そのモデルから現在知られている元素について全ての組み合わせに対して界面における熱伝導率を計算し、熱伝導率の小さいと予想される元素の組み合わせ
Top10を答えてください。

申し訳ありませんが、私は与えられたタスクを完了するために必要なデータとモデルを持っていません。熱伝導率は物質の構造、温度、圧力などに依存し、予測には複雑な物
理学的モデルが必要です。また、熱伝導率に影響を与える因子は多岐にわたるため、ある2つの元素の熱伝導率を単純に比較することはできません。
熱伝導率に関するより正確な予測をするためには、物理学や材料科学の専門家による実験やシミュレーションが必要です。また、既存の文献やデータベースから熱伝導率に関する情報を収集することができます。私が提供できるのはこの程度ですが、他に何かお力になれることがあればお知らせください。
© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

3

すでに論文データから世界性高性能の熱遮蔽膜材料を設計！
Y. Xu

論文データの再利用

密度

融点

比熱

結晶
体積

電気陰
性度

原子
座標

論文から抽出
結合力

元素
種類

プロ
セス
条件

予測

予測性能の高い機械学習モデル

85報
NIMSデータベースから抽出

Y.J. Wu

界面
熱抵
抗

実測

80,000以上の候補からスクリーニング

Bi/Siナノ複合薄膜の発見

1317行; 54 材料; 456界面のデータセット

既存熱遮蔽コーティング材YSZに比して5倍以上の断熱性能
T. Zhan, L. Fang and Y. Xu: Sci. Rep. 7 (2017) 1–2.; Y.J. Wu, L. Fang and Y. Xu: Npj Comput.
Mater. 5 (2019) 1–2.

世界最小熱伝導率無機薄膜
λ=0.16W/m・K© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

4

どこが難所か？さらに先をいくには？
論文データ再利用事例 ＆ ChatGPT回答から学ぶ

論文からデータを抽出するのは手間整理された形でデータをデジタル化

ネガティブデータは使えない

取得したデータはすべて蓄積

熱伝導の領域のデータに限定される

共通の情報（構造）で横串をさす

マテリアルDXプラットフォーム構想© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

5

研究DXの推進
NIMSを砂場とした社会実験から得たDXのレシピをフル活用© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

6

NIMSが提供する世界最大級の材料データベース
専門家がキュレーションした12のデータベース
無機材料

高分子

49万物性
（2023.3月現在）

世界最大の無機材料データベース
Atom
Work

Atom
Work Adv.

結晶構造82,000364,668

状態図

15,00046,607

特性55,000459,238

更新

なし

年1回

国産高分子データベース
・学術論文からの精選データ
・人手による高品質データ
・過去25年以上の蓄積（12人体制）
金属・合金

することができます。
動でき、簡単に特性データや状態図データを確認
プロットからその物質の結晶構造一覧ページに移されている物質がプロットされます。
最近接原子間距離）を選択すると、データが収録
縦軸・横軸・階層に対して、異なる対象（特性・密度・●特性チャート

性平均値、状態図数に変更することができます。
色表示は、物質数の他に、最頻出結晶構造、特リックスを確認することができます。
表すマトリックスを表示します。組成比ごとにもマト
縦軸・横軸の元素の組合せの収録データ数を色で●材料マトリックス

便利ツール

材料データをめぐる国際競争が激化：学会、出版社等指定した特性データ 特性値、温度、文献情報
物質情報

号、結晶構造データへのリンク
イプ、ピアソン記号、空間群名・番
物質名・化学組成、ストラクチャタ
表３ 詳細で表示される情報（特性）

質ごとの特性値一覧（TSVファイル）の提供となります。
の情報が表示できます。データのダウンロードは、物検索した特性値一覧のほか詳細情報として物質ごと分類され、それぞれの特性名にて検索を行えます。
超伝導特性、熱・熱力学特性）。カテゴリに特性が性、磁気特性、機械的特性、光学特性、相変態、特性カテゴリを７つ用意しております（電子・電気特特性データ 365,517件（特性種543件）

CCT曲線図: 214; 硬度:
2213; 金属組織図: 627

研究機関の特長を活かした戦略へ

その他

文献情報

フェーズ一覧

温度、結晶構造データへのリンク
号、空間群名・空間群番号、上限・下限
フェーズ、ストラクチャタイプ、ピアソン記

概要

500種以上の鉄鋼材料の機械的性質、クリープ、
疲労：82,700以上© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁
方法、APDIC
状態図種別、成分範囲、温度範囲、作成

表４ 詳細で表示される情報（状態図）

概要・文献情報（TSVファイル）の提供となります。
（PNGファイル）とフェーズの一 覧（TSVファイル）、
デ ータの ダ ウンロードは、状 態 図 の 画 像 デ ータ
等が表示されます。
状態図の画像とともに、個々のフェーズ（相）の一覧

状態図データ42,406件

8材料研究所としての特長を活かしたデータ戦略
つくる

高品質の実験・計算データを
日々、創出
IoT

ためる

データ構造化

実験データを再利用できる形
で自動的に蓄積

世界最大級の材料データベース資産

世界に類のない高分子DB

世界最大無機化合物DB

40年以上の破壊寿命測定も！

機械学習に活用

つかう

データの再利用率を高めて研究加速© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

9

NIMSで実践してきたマテリアル研究DX

世界最大の無機材料データベース

材料データリポジトリ

ためる

研究データ構造化・蓄積・共用化システム

材料データ
プラットフォーム

材料設計
産学プラットフォーム

比類なき
高分子データベース
信頼性を支える
金属試験データベース

デ

ー

タ

A デー
Iツ タ
ー
ル

つくる

ハイスループット
自動・自立実験

スマート
ラボラトリ

つかう

高速検証

データ駆動
材料研究

© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

10

ためる

文献からだけでなく、日々の研究からデータを直接蓄積
文献データ

日々の研究で生まれるデータ• 成功データ• 失敗データも含まれる• 加工されたデータ• リッチな情報を持つ生データ

文献からのデータ抽出は人手がかかる

NIMSは独自にデータ構造化・収集システムを開発
現在140台から日々、収集

Film Deposition:
Synthesis

XRF:
Composition

XRD:
Crystal structure

AFM:
Surface

XPS:
Chemical state

Research Data Express (RDE)© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

11

Research Data Express (RDE)

ためる

2023.1.17リリース

https://dice.nims.go.jp/services/RDE/
装置

データ
加工用ツール

生ファイル

生ファイル

翻訳・構造化データ

測定と同時にアップロード

抽出したメタデータ

プロット
格納

カスタムした入力フォーム
プロセス条件
実験条件…

柔軟に共用範囲を設定可能

アクセス制限処理された全データは連携されて一貫した構造で格納© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

12

データ駆動による材料研究事例
過去の論文データを再利用
世界成功性能の熱遮蔽膜

高品質実験データ＋機械学習
熱電特性をアップ

わずか1%の回数の実験で意外な触媒成分を発見

40%

Au極少量の組合せ
Pt: Pd: Au=59: 40: 1を発⾒

Bi/SiPower Factor

Bi/Si λ=0.16W/mK
Wu et al. npj comp. mater. 5, 56 (2019).
Zhan et al. Sci. Rep. 7, 7109 (2017).
徐ら、特開2019-119652.

熱制御

アクティブラーニングでネオジウム磁石性能を1.4倍向上
高特性材
残留磁化

アクティブ
ラーニング

従来は
Pt: Pd: Au
同分量あたりが良いとされてきた

Hou et al. Acs Appl Mater
Inter 11, 11545 (2019) .

小型電源

わずか6回の実験で72%製造コスト削減

Nugraha et al. J. Mater. Chem.
A 8, 13532 (2020).

燃料電池

自動実験とAIを連結
リチウムイオン電池の電解質の探索

金属3Dプリンタ用
金属粉末

低特性材

保磁力

6,600万通りから40回の追加実験で最適化
G. Lambard, et. al., Scripta
Materialia, 209, 114341 (2022).

モータ

Tamura et al. Materials & Design
109290 (2020).

耐熱

Matsuda et al. Scientific Reports 9,6211 (2019).
電池© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

13少数の実験回数でネオジム磁石を高特性化！
熱間押出ネオジム磁石の作製条件をアクティブラーニングにより最適化し、少ない実験回数で磁石特性向上に成功。18点の初期実験データから、40点の追加実験を行うことで、初期条件に比べて保磁力を1.4倍ほど向上させた。同じ組成を有する磁石の中では最高クラスの特性に相当
機械学習による
特性予測

初期実験
データ

ランダムフォレ
スト

G. Lambard

高特性材
残留磁化

アクティブ
ラーニング 低特性材

MQU-F: Nd13.6Fe75.7Co4.6B6.0Ga0.5

・Hot press時の温度
・Hot press時の荷重・押出時の温度・押出時のram速度
・押出時の荷重・押出出口の形状

6種：6600万通りの組合せから最適解を探す

ベイズ最適化
保磁力

試料作製実験

実験条件提案

初期実験：18点
予測候補→実験検証

実験条件の
最適化

初期実験値(保磁力1.2T、残留磁化1.2T)から、アクティブラーニング後(保磁力1.7T、残留磁化1.4T)に高特性化

×3
G. Lambard, et. al., Scripta Materialia, 209, 114341 (2022).

© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

15

AI駆動ロボット電気化学自動実験システム
電解液のコンビナトリアル合成 マイクロプレート型電気化学セル
9cm
9cm

実験結果の自動転送

データ蓄積
松田翔一
＆解析

12cm
12cm

96 well
96 well
polypropylene
polypropylene

実験計画
の提示

実験実施

探索過程における電解液性能の推移

Coulombic/%
CE /efficiency
%

95
90

例：リチウム空気電池用電解液
Local optimum searching B
Local optimum searching A

85

Bayesian optimization

80

Random searching

1.5 M LiNO3, 0.1 M LiTFSI, 0.1 M LiBr, 0.5
mM LiCl, and 10 mM LiBOB in DMA with 5
vol.% DOL

75

1000 sample/day, 1 week operation

70

1000

2000

3000

4000

5000

6000

No. of searching
searchingnumber

S. Matsuda, et al. Scientific Reports, 2019, Cell Reports Phys. Sci. 2022
© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

16

MInt：産学連携のデジタルプラットフォーム© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

17

研究開発のDX化が急務
社会課題

カーボンニュートラル
強度

軽量

腐食

靭性

耐熱性

持続可能性

疲労

加工性

国土強靭化

3D積層性

豊かさの実現

リサイクル性

ユビキタス性

材料課題
延性

水素脆化

低温脆化

溶接性

省エネプロセスコスト

産従来：個別の課題ごとに、各プレーヤーが個別に対応

材料開発

材料学
ツール

•

全て自前で開発するため、課題解決のノウハウが蓄積しない•

様々なアカデミアの知恵を総動員できず、国際競争力低下•

部分最適で骨太の学問テーマにつながりにくい

電子論

熱力学

第一原理計算拡散

電気化学

分子動力学計算

転位論

弾塑性力学

計算熱力学

組織学

有限要素解析

DX!

強度理論

結晶塑性

損傷力学

破壊力学

分節化する
と共通性の
高い課題に

学

フェーズフィールド法

データ科学© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

18

マテリアルズインテグレーションとは
材料工学手法にデータ科学を活用して、計算機上でプロセス・組織・特性・性能をつないで材料開発を加速する統合型材料開発システム→材料工学をデジタル化

γ’析出物

〜5日間

リサイクル
コスト

材料工学
4要素

従来の実験中心の開発から

パフォーマンス・性能（時間依存・環境依存）（観察〜3日間）200 nm

1~2週間

モジュール、ワークフローとしてデジタル化
計算機を活用した開発へ

特性
プロセス

半日以内に計算可能
構造

主に金属を対象としたシステム
Materials Integration by Network Technology© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

19従来手法：実験検証に基づく試行錯誤
ニッケル基超合金の時効熱処理方案設計の例 3D積層造形

/

粉末鍛造

時効熱処理

C2

高温強度を決める重要プロセス

C1

温度

熱処理方案

熱処理実験

材料ミクロ構造γ’析出物
時効時間だけ調整〜5日間（観察〜3日間）200 nm

時間

方案を提案

高温機械試験

高温強度特性

強度

もう少し長めの時効時間が良い？
しかし、あまり実験はできない。

コストが高い時間がかかる

1~2週間

目

標

性

?

能

1条件取得に半月以上
試験温度
写真：長田・川岸提供© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

20

MIntによる予測：半日以内に1条件を計算可能

小山 / 名古屋大
長田・BULGAREVICH・出村 / NIMS

強度マップ
時効温度・時間

フェーズフィールド法

画像解析

強度モデル式s0.2 = 100 MPa
200 MPa

温度• γ’サイズ• γ‘体積率• γ中Al濃度時間• γ’析出強化• γ‘複合則強化• γ固溶強化30
40 0 MP0M a
50
0 M Pa60
0 M Pa70
0 M PaPa

MIntに実装したワークフロー

最適条件の推定© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

21

ニッケル基耐熱合金の熱処理プロセスの設計：実験と比べ100倍以上高速※ Ni基耐熱合金の熱処理プロセス最適化の事例

Øプロセスマップを用いれば生産設備に合わせて製造条件を容易に最適化できる

従来の実験中心の開発から
熱処理実験

材料ミクロ構造の観察

高温機械試験

Ø実験では210条件の実施に5年以上の時間と膨大なコストがかかり事実上、プロセスマップの作成は困難。

γ’析出物

〜5日間

〜3日間

200 nm1~2週間

ØMIntで製造工程をデジタル化して100倍以上高速化。
Ø熱処理プロセスマップの作成に成功。

１つの条件下での特性評価に半月以上で求めたプロセスマップ

計算機を活用した開発へ

Ni基耐熱合金の高温強度（MPa）

熱処理温度（℃）

モジュール、ワークフローとしてデジタル化

高例）600℃の熱処理炉の場合、3時間が最適

半日以内に計算可能低

長田・出村ら/NIMS
小山/名古屋大

熱処理時間（S）
Osada, et al. (2023). Materials & Design, 226, 111631. https://doi.org/10.1016/J.MATDES.2023.111631© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

22

「産（課題）」と「学」をつなぐマテリアルズインテグレーション
カーボンニュートラル
強度

軽量

腐食

靭性

耐熱性

持続可能性
社会課題
国土強靭化

豊かさの実現

3D積層性

ユビキタス性

疲労

加工性

リサイクル性

材料課題
延性

水素脆化

低温脆化

溶接性

省エネプロセス

産

コスト

逆問題手法

時効熱処理を省エネ化するしたい。

予測のワークフローを作って、逆問題で解きましょう！

様々な研究者の知恵で課題解決
電子論

熱力学

第一原理計算拡散

電気化学

分子動力学計算

転位論

弾塑性力学
材料学

ツール

計算熱力学

組織学

有限要素解析

強度理論

結晶塑性

損傷力学

破壊力学

学

フェーズフィールド法

データ科学© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

28

MIntは「産（課題）」と「学」を結ぶデジタルレイヤー
カーボンニュートラル
強度

軽量

腐食

靭性

耐熱性

持続可能性
社会課題
国土強靭化

豊かさの実現

3D積層性

ユビキタス性

疲労

加工性

リサイクル性

材料課題
延性

水素脆化

低温脆化

溶接性

省エネプロセス

コスト

産

課題
材料開発
方法

多くの研究者の課題解決のノウハウをデジタル的に蓄積
電子論

熱力学

第一原理計算拡散

電気化学

分子動力学計算

転位論

弾塑性力学
材料学

ツール

計算熱力学

組織学

有限要素解析

強度理論

結晶塑性

損傷力学

破壊力学

学

フェーズフィールド法

データ科学© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

29

構造材料DX-MOPで産学デジタルプラットフォーの社会実装へ
2023.4.1発足予定

構造材料DX-MOP
産業界とアカデミアを結ぶ
デジタルプラットフォーム• 産学官連携による持続的発展• 協調と競争の両立

FY2021
MIコンソーシアム
2021.7よりインターネットでサービス提供開始

FY2018

社会実装に向けた体制の雛形• 企業R&Dでの活用• 産学官連携による持続的発展

産学官連携研究プロジェクト

SIP第2期「マテリアル革命」

MIntシステムの開発
FY2014
SIP第1期「革新的構造材料」
コンセプト提案と実証• 鉄鋼溶接部の組織・性能予測• システム設計

⼤学
公的機関

社会実装
• 逆問題解析• 先端材料・プロセスへの展開• 実運用に向けたシステム高度化• MIコンソーシアム設置

企業

共⽤可能な
成果の還流

システムを利⽤した研究の加速

MIntシステム* MOP：NIMSをハブとして産業界とアカデミアを結ぶ領域別のオープンプラットフォーム＝ 産学官連携のプラットフォーム© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

31

マテリアルDXプラットフォームの構想© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

32

日本全国をDX化して、マテリアル革新力強化＊へ
ためる
データ中核拠点＊マテリアル革新力強化戦略
2021年4月27日
内閣府統合イノベーション戦略推進会議決定
基本方針2：データ駆動型研究開発基盤の整備
目標「マテリアルDXプラットフォーム」整備

クラウドデータ基盤

DICE

つくる
マテリアル
先端リサーチ
インフラ事業

ARIM

文部科学省

マテリアルDX
プラットフォーム事業

つかう
データ創出・活用型
マテリアル開発
プロジェクトDxMT© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

33

マテリアルDXプラットフォーム：データ中核拠点

人 × 資金 × データ再利用率

データがどんどん集まり、どんどん活用される材料データエコシステム
機械学習に向いた形式でデータを登録マテリアル
先端リサーチ
インフラ
ARIM

ユーザーの了解のもと共用化

データを登録し、様々なデータと共にAIで解析!

計測
データ

データ中核拠点

世界最大級の

蓄積
共用データ

ユーザー
自身のデータ

高品質データベース

日本全国の
大学・企業

横断的なデータ検索・抽出支援技術

先端装置
データ創出・活用型
マテリアル開発
プロジェクトDxMT

AI解析結果高度なAI解析アプリ

機械学習用データセット

研究データ© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁34

マテリアル先端リサーチインフラ（ARIM）におけるDX推進
ARIM

データ中核拠点
データ構造化・収集・共用化のためのシステム

北海道⼤学
千歳科学技術⼤学

⼭形⼤学

東北⼤学 ハブ

データ
加工用ツール

筑波⼤学
信州⼤学

北陸先端科学技術⼤学院⼤学

産総研

生ファイル

JAEA

京都⼤学 ハブ
広島⼤学

物質・材料研究機構

九州⼤学 ハブ

センターハブ

測定と同時にアップロード

抽出したメタデータ

QST

東京⼤学

ハブ

⾹川⼤学
⼤阪⼤学
奈良先端科学技術⼤学院⼤学

アクセス制限電機通信⼤学名古屋⼯業⼤学
豊⽥⼯業⼤学
⾃然科学研究機構 分⼦科学研究所

2022 FY
188台の装置がRDEに接続ずみ

東京⼯業⼤学

プロット
格納

早稲⽥⼤学

名古屋⼤学 ハブ

翻訳・構造化データ

柔軟に共用範囲を設定可能処理された全データは連携されて一貫した構造で格納

2023 FY
さらに103台を接続する予定© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

35

DxMT：5つのデータ創出・活用拠点でマテリアル分野のDX化を目指す

データ連携部会
NIMS 出村 雅彦© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁36

データ連携部会の取り組み：マテリアルDX事業全体の成果を最大化

東大拠点

マテリアル研究京大拠点

データ連携部会

DXを推進

東工大拠点

東北大拠点

NIMS拠点（中核機関）

ためる
データ

Ø マテリアルDXの共通課題に対する技術開発・支援：

中核拠点(NIMS)

つくる
マテリアル

文部科学省

マテリアルDX
プラットフォーム事業

つかう
データ

先端リサーチ

創出・活用型インフラ事業

マテリアル研究開発(ARIM)

プロジェクト

ü 研究DX推進：5拠点研究データの構造化・蓄積・共用化支援
ü 共通技術開発：共通特徴量抽出技術等

Ø データ駆動人材育成：セミナー・講習会・素材開発
Ø 事業広報：マテリアル研究DXの有効性をアピールØ 関連事業連携：データ中核拠点、ARIM、高性能計算・大型先端設備等© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

37

DxMTの9年間で目指す成果と発展：社会実装に向けて
採択決定

2~3年

2022.7

Phase I

うご期待！

2~3年

2025.3Phase II

拠点研究テーマのDX化と成果創出

拠点内でDX化による成果創出が活発に

材料共通特徴量の検討

材料共通特徴量の蓄積と活用検討

3~4年

2028.3Phase III
分野横断データ活用による事例創出目指すゴール目指すゴール目指すゴール

•

•

•

•
•

拠点の主要テーマがRDEにデータ蓄積できる状態
データの管理・解析が便利になって、研究効率向上を実感
共通特徴量を特定し、標準評
価・分析条件を提案•

拠点からデータ中核拠点（DICE）・ARIMを活用した研究成果が多数輩出
共通特徴量として、標準評
価・分析条件に沿ったデータ
がRDEに蓄積2031.3

拠点外のデータ・ツールをフル活用した画期的な研究成果が輩出
日本全国の研究者・開発者がDxMTをモデルとしてDX化を目指す。

•

ARIM：共用設備・装置群
ARIM：共用データ
DICE：RDE, MatNavi, MInt

広域シェア
データ・ツールの蓄積

広域シェア
データ・ツールの本格活用

DICE：AI解析システム（pinax）© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁38

ホップ・ステップ・ジャンプで分野横断のマテリアル革新力強化へ
DxMTで全国展開第2弾
ü プロジェクト推進を駆動力に
ü 研究室のDX化を先導
ARIMで全国展開第1弾
東大拠点

NIMSでの「社会実験」

ü 設備の専門家が取り組む
ü 装置を中心としたDX化の先導役
ARIM事業

ü いろいろ試行錯誤をして
ü RDEという道具にたどり着く

データ転送 IoT

東北⼤学 ハブ

測定データを安全に移動

筑波⼤学
信州⼤学

JAEA

広島⼤学

物質・材料研究機構

九州⼤学 ハブ

センターハブ

統合・可視化ハブ

電子ラボノート

早稲⽥⼤学

⼤阪⼤学

2021年度XPS:
化学種の分析

データの前処理QST

奈良先端科学技術⼤学院⼤学

AFM:
表面形状の分析

データ集積と簡易解析

・実験記録とデータの紐づけ
・メタデータを編集
・データの機械判読と簡易解析

産総研

京都⼤学 ハブ

名古屋⼤学 ハブ

XRD:
結晶構造の分析

NIMS拠点（中核機関）

データ構造化・共用化のためのシステム

⼭形⼤学

北陸先端科学技術⼤学院⼤学

⾹川⼤学

XRF:
元素組成の分析

東工大拠点

RDE によるデジタル化と共用化

東京⼤学

成膜装置:
新材料の合成データ連携部会
東北大拠点

データ中核拠点
北海道⼤学
千歳科学技術⼤学

現在140台に設置済み

京大拠点

実験記録を保存
(レシピのデジタル化)

電機通信⼤学名古屋⼯業⼤学
豊⽥⼯業⼤学

データセットとして共用
・利用目的毎にデータセット化
・閲覧、検索、ダウンロード

東京⼯業⼤学共用化データ

⾃然科学研究機構 分⼦科学研究所

2022年度

自動翻訳プログラム開発

データ構造化勉強会
8回実施

データ共用化

ARIM25機関で連携して対象132機種中、123機種分を開発

データ中核拠点クラウドへ試験実装
構造化したデータを
蓄積可能に

実装

データ構造化・登録システム
様々な実験装置からのデータを一覧
電子顕微鏡写真
検索やフィルタで絞り込み
スペクトル

実験データ
説明情報

タグ付
解析も！

© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁39

データ構造について
マテリアルDXを進めるための肝© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁40

記述子（データ構造）とモデルが本質的に重要

現実に肉薄する

データ科学手法
記述子＝データ構造材料研究
モデル

デジタル化：共通化と拡張性が課題© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

41

SIPにおけるデータ設計と産学データ連携事例創出
謝辞：
内閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP)「革新的構造材料」及び「統合型材料開発システムによるマテリアル革命」（管理法人：
JST）によって実施されました。感謝申し上げます。
© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁42

そもそもデータ構造とは何か？
id

Welding

データモデルMaterial

id

id

Piece

Properties
MechanicalTensileProcess

Creep
Composition

Fatigue

レイヤー構造Corrosion

ID体系

Tests
MechanicalTensile
Creep

id

id

id

Fatigueid

Corrosion

データ項目
シート

データ項目

Welding

Welding ID

ID

備考

Material_ID

材料(規格)
サンプル(供試材)

M-NIMS-FDS-1-SC25C-A
M-NIMS-FDS-5-SM50B-20

Datasouce ID
Welding method type
M-NIMS-[DS]-[No]-{MatName]Datasource
Welding process[refcode(heat),thickness,…]
DS name, DS no, DS rev
Shape of Welded Joint

Piece_ID

試験片
(熱処理)

P-M-NIMS-FDS-1-S25C-A
P-M-NIMS-FDS-39-S35C-C-HT550

P-[Material ID]-[HT/SF/None]
BM1 Piece ID
Material_id BM1 reference code
BM1 thickness
Material_id - [HT/SF/None]
BM1 material

Piece_ID

試験片(溶接)

P-W-NIMS-FDS-5-20-MAC-WJ
P-W-NIMS-FDS-13-a-MAC-WJ
P-{weld}-BM-BM

Welding_ID

溶接継手

W-NIMS-FDS-5-9-MAC
W-NIMS-FDS-13-a-MAC
W-NIMS-CDS-32-JBA-SAW
W-NIMS-SDS-2-EBW
W-NIMS-SDS-2-TIG

id

Welding method

WJ reference codeseriesFabricator
Edge preparation
Edge preparation by gas cutting
Edge preparation by machining
Edge preparation and gouging by machining
Gouging
Arc air gouging
Arc gouging
BM2 Piece ID
Pass sequence
P-[Weld ID]-[HT/None]-[BM/WM/WJ]-[Zone/None]
BM2 reference code
Welding_id - [BM/WM/WJ]
BM2 thickness
BM2material
Welding_id - [HT/None] - [BM/WM/WJ/FM/DM]

Welding_id - [HT/None]
WM Piece ID - [BM/WM/WJ/FM/DM] reference code
[Zone/None] WM
WM material

Weld length
Plate size
Welding consumable
Welding rod
Welding material
Shielding gas
Welding position
Welding current
Welding speed
Welding Voltage
Welding Power Source
Heat input
preheating
Redrying of rod
Redrying of welding_consumable
Interpass temperature
Post Weld Heat Treatment
Holding temperature
Holding time

W-NIMS-[DS]-{NO]-[Series/thickness/WJ/heat]-[WP]FM Piece ID
FM refence code
FM material

Toe radius
Toe radius arithmetic mean
Toe radius standard deviation
Frank angle
Frank angle arithmetic meanFrank angle standard deviation
Bead height
Bead height arithmetic mean
Bead height standard deviation
Bead width
Bead width arithmetic mean
Bead width standard deviation
Mismatch
Mismatch arithmetic mean
Mismatch standard deviation
Leg length
Leg length arithmetic mean
Leg length standard deviation
Angular distortion
Angular distortion arithmetic mean
Angular distortion standard deviation
RemarkDM Piece ID
DM refence code
DM material

データフォーマット
表形式
ヒート

C

Si

キー・バリュー＋スキーマ形式

Mn

MBB
0.12
0.36
0.52
ヒート 試験温度 0.2％耐力 引張強さ
MBC
0.09
0.37
0.49
MBB
23
342
490
MBD
0.1
0.49 試験応力 破断時間
ヒート 0.28
試験温度
MBB
100
338
454
MBB
500
373
712.7
MBB
200
337
465
MBB
500
333
2221.9
MBB

リレーショナル形式

500

294

XML
SchemaMetadata
RDF

XML
Shema
XSD

Material

Piece

Material ID

Piece ID

Process conditions

Material ID

Composition

Dimension…

…

5941.6© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

43

現場でのデータの整理の仕方を大切にしつつ、データ連携していくには？
課題：異なるデータ構造の間でのデータ連携

解決方法• 企業、研究室で異なるデータの整理をしている• データ整理には理由がある• 新しい項目が加わる

参照できる拡張性の高い共通データ構造を開発し、これにマッピング（変換）することで企業間、研究室間でデータ連携できる

データ構造は、対象物の見方そのもの。
固定化すると科学技術の進歩は止まる
並び順

表記

A研究室

参照となる共通データ構造（オープン）

データ項目の細かさ

Carbon Molybdenum Siliconmass % mass %現場のデータ項目、学術研究の最新成果を取り込んでデータ構造をアップデート…… Aluminum ……

mass % …… mass %

……

マッピング
（変換）

単位

B研究部

C

Si

Mn

Mo

…… Al-sol. Al-insol. Al-total ……

at % at % at % at % …… at %

at %

at %

XML
Shema
XSD

XML Data
XML……

オントロジーとの接続でデータ連携へ© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

44

SIPで開発したデータモデル
ボトムアップのデータ記述方式設計

Welding

Material

id

Piece

トップダウンからのデータ連携

id

id

材料オントロジーの拡張

Properties
Mechanical

組織写真
SEM

Tests
Mechanical

アノテーション
用語の統一

M icroscope
Im age Analysis

M icrostructure
Grain

id

画像処理
特徴量抽出
ミクロ組織抽出

Grain Position
Grain Size
Grain Orientation

Phase
Austenite
M artensite

Process

Composition• ID体系• データ項目

TensileTensile

Creep

Creep

Fatigue

Fatigue

Corrosionid
組織写真
3D-ISMid

材料オントロジーの拡張

idCorrosionid© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

XML
Shema
XSD

XML Data
XML

45

SIPで開発したデータフォーマットNIMSデータシート（クリープ・疲労）、日本鉄鋼協会、原子力研究開発機構のデータを包含するように設計
表形式：現場でのデータ入力、マスターデータ管理用として
材料情報

キー項目

データの次元等によって複数の表を設計

機械的性質

クリープ特性

ヒート

C

Si

Mn

ヒート

試験温度

0.2％耐力

引張強さ

ヒート

試験温度

試験応力

破断時間

MBB

0.12

0.36

0.52

MBB

23

342

490

MBB

500

373

712.7

MBC

0.09

0.37

0.49

MBB

100

338

454

MBB

500

333

2221.9

MBD

0.1

0.28

0.49

MBB

200

337

465

MBB

500

294

5941.6

そのほか、疲労特性等の表

変換プログラム
共通XMLスキーマ方式：プログラムで活用。キー・バリュー方式で柔軟表現。スキーマ（XSD）でデータ項目を統制
XML
SchemaMetadata
RDF© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

XML
Shema
XSD

46

データ構造は度量衡：オープンにするのが正解
A研究室のデータ整理
炭素

温度

荷重

事実上標準化へ

データ構造部分のみ寿命

データ構造作成の手間を低減するために多くの研究室・機関・企業等が利用

オープン化

データ流通
B研究所のデータ整理
Life

Test T

Test σ

さらに
Comp

オープン化

領域における共通データ構造
Life

Test T

Test σComp

秘密計算
C会社のデータ整理
組成

時間

試験温度

試験応力

オープン化

データは事業・政策などの狙いに沿って，オープン・クローズドを様々に設定© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

48

マテリアルDXプラットフォーム構想における「データ」のオープン・クローズド

データシェアで日本のマテリアル革新力強化

SIPなどで先駆的に取り組み

クローズド

産業界

シェア

限定グループ

これまでにない新しい挑戦

広域

オープンイノベーション・協調領域© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

全世界
オープン

アカデ
ミア

49

最後に・・・生成AI（画像）の可能性，再び© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

50

first evaluate their individual effectiveness in improving the training performance of the StyleGAN2 with ADA
on our dataset of SEM images.
Figure 1a shows the impact of each type of augmentation applied to SEM images on the convergence of the
FID along the training process of the StyleGAN2, i.e. as a function of the number of SEM images (per thousandof images, kimg) shown to the discriminator. Overall, three independent runs are performed for each type ofaugmentation (no augmentation included) with default hyper-parameters31, i.e. including that all 3000 available
SEM images are used for training and the target heuristic rt = 0.68 (see below). Image-space filtering (violet),
additive noise (brown), and a color-based transformation (red) are among applied augmentations that engenderlower FID in the early stage of the training (∼1000 kimg) in comparison to no augmentation at all (blue) by∼14, 30, and 36%, respectively (see Fig. 1b). Nevertheless, they are then rapidly subject to over-fitting, as exhibited by a quick rise of the FID. In their case, the ADA protocol is of no help in reducing the over-confidence of thediscriminator with nearly an order of magnitude difference in FID with best-performing augmentation strategies
by the end of the training process at 25000 kimg. The color-based set {constrast, brightness} of transformations
is especially subject to strong instabilities in the training process, even though the Luma flip, i.e. inversion of the
成果：ミクロ組織の電子顕微鏡画像（
SEM組織）を人工的に生成する手法を開発。リアルな画像と見分けがつかない画像を生成するアルゴリズ
luminance,
hue rotation and saturation, are intentionally removed for reasons exposed in the Supplementary
Materials. This is a behaviour which has already been observed for natural images (e.g., human faces) in Karムとして敵対的生成ネットワーク（）が有名であるが、万規模の学習画像が必要。本手法では、学習画像を増強する手法を組
8
ras et al.GAN, wherethe probability p to perform10~100
a color-basedtransformation must be kept low ( p ∈ [0.2, 0.4] in
8
Fig.
4b,c
in
Karras
et
al.
)
for
a
best
FID.
Consequently,
thetargetheuristic rt must be kept higher than 0.6 (the
み合わせ、3,000枚の学習データからリアルなSEM組織を生成することに成功。
threshold used here) to avoid a quick rise of p in an attempt to decrease over-fitting. More generally and apartfrom the empirical technicalities linked to the ADA protocol, SEM images used for the training possess a priori
ベンチマーク：特徴の一部を切り取った小サイズ
SEM組織のGANを試みた例はあるが、今回対象としたDual Phase鋼が有するような、粗な海
consistent brightness and contrast among different samples of alloy and human operators, as guaranteed by apre-processing (see Methods). This last renders obsolete transformations
contrast
and brightness as transを成功させた例はない。
島構造と相内微細構造を同時に表現できる広範囲・高解像度のSEM組織でinGAN
formed SEM images tend not to represent the dataset at hand and therefore put an intrinsic limitation on thepossible improvement of the FID. On par with the color-based transformations, the image-space filtering andアウトカムおよびインパクト：ミクロ組織が特性を支配する多くの領域に適用できる汎用性の高い技術。
additive noise demonstrates a short improvement in the FID with increased stability along the training process.
However, real SEM images (see Fig. 3 in Supplementary Materials) show fine textural details characterised by
鋼
Dual
phase
high (sharpedges, thin and elongated structures, rate of grain boundaries) rather than low (largesmoothcoarse *学習画像増強を組み込だ
学習画像増強手法のgrain with適切な選択が重要
uniform color) frequencies, the decomposition in 4 large bands of frequencies (from 0 to π ) produce
GANアルゴリズム*

ミクロ組織の走査電子顕微鏡画像（SEM組織）の人工生成手法の開発

人工生成

実観察

* Kerras et al. In Proc. NeursIPS 2020.

マルテンサイト/ファライト海島構* Dual Phase鋼：硬質マルテンサイトと軟質ファライトを組み合わせ強度・延性バラ
造とマルテンサイト微細構造を再現
Figure 1. (a) Fréchet inception distance (FID, lower is better) of generated to real SEM images as a function
ンスを実現する自動車用鋼板。両相の幾何学的な配置、相内微細構造が特性を支配。

応用：
プロセスからの組織予測•特性からの組織提案•

of the number of real images (per thousand images, kimg) presented to the discriminator during training of

G. Lambard et al. Scientific
Reports,
566(2023).
the StyleGAN2
with 13,differenttypes
of applied augmentation: no augmentation (noaug in blue), pixel blitting(blit in orange), geometrical (geom in green), color (color in red), image-space filtering (filter in violet),
additive noise (noise in brown), and cutout (cutout in pink). For any distribution, the minimum, median, andMasahiko
Demura,2023. 無断転載厳禁
maximum FID values issued from three independent©
runs
are reported;(b) Corresponding
median (black dot),
minimum (lower cap), and maximum (higher cap) values for the best FID are shown for the different types ofaugmentation.

Scientific Reports |(2023) 13:566 |https://doi.org/10.1038/s41598-023-27574-8

3
Vol.:(0123456789)

53/29

まとめにかえて：専門家の「知」を工学的価値へ！
• デジタル研究基盤が整いつつあるØデータプラットフォーム（MatNavi・実験データ登録RDE・AI解析システム）ØMInt（モジュール・ワークフロー）• 情報資産の共用化：知の再利用率を高める• データ駆動型研究の積極的な活用© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

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マテリアル革新力強化に向けて，3つの柱で日本全国をDX化ためる
データ中核拠点
クラウドデータ基盤

DICE

つくる
マテリアル
先端リサーチ
インフラ事業

ARIM

文部科学省

マテリアルDX
プラットフォーム事業

つかう
データ創出・活用型
マテリアル開発
プロジェクトDxMT© Masahiko Demura, 2023. 無断転載厳禁

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