一般社団法人ガラス再資源化協議会
第25回総会 発表資料

富士通
マテリアルズインフォマティクス
ご紹介

2024年8月8日

富士通株式会社
ｸﾛｽｲﾝﾀﾞｽﾄﾘｰｿﾘｭｰｼｮﾝ事業本部
Sustainable Transformation事業部
溝渕真名武（みぞぶち まなぶ）
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© 2024 Fujitsu Limitedグリーン成長実現のためのアプローチ⚫ 再生型企業への変革と、信頼できるエコシステムでＧＸのユースケースを共創・発信

GXのユースケース
気候変動
ESG投資

サーキュラー
エコノミー

需要と供給のバランス最適化

サプライチェーン
輸送最適化

グリーンエナジーのトラッキング

再生型企業への変革

企業、政府、消費者をトラストでつなげる

再生型価値の流通
エコ
プロダクト

製造

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エネルギー

スマートシティ© 2024 Fujitsu Limited

再生型社会に向けたビジネス変革

地球環境問題の解決に向けて、グリーン素材開発のニーズに貢献する

カーボンニュートラル・サーキュラーエコシステム実現
カーボンニュートラル
移行支援

触媒改良
水素・アンモニア・eFuel

脱炭素交通の実現

グリーン素材開発

次世代電池

生物多様性の回復

環境負荷の軽減

生分解性材料

全固体電池/半導体
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循環型ビジネスへの移行

低炭素材料© 2024 Fujitsu Limited

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
デジタルデータを駆使したデータ駆動型研究開発が世界的に進展○ 実験至上主義的な方法では開発スピードが追い付かない○ 第４の科学といわれる「データ科学」を用いた「マテリアルズ・インフォマティクス」【資料】「令和元年度 特許出願技術動向調査等の調査結果」より
特許庁 令和2年4月

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人とAIのコラボレーション
自然な対話を通じた研究方針の立案やシミュレーションによる検証
高度な材料研究の専門知識を民主化
研究開発
データ収集

仮説立案

データ分析

シミュレーション・検証

Material Exploring SaaSサービス
MEポータル（管理機能）＜コグニティブ サービス群＞
Exploring Agent

材料開発のナレッジ「バディ」

マテリアルキュレーション（NIMS※）＜アナリティクス サービス群＞
計算・学習コンポーネント（生成AI）

・材料探索PF
・ML-IAP・FM-DA

材料情報スクリーニング

分析コンポーネント
・分析インフォマティクス
・因果発見AI

材料研究者

富士通独自技術
お客様固有データ

実験
研究ノート
品質ノウハウ

外部情報ソース

論文、特許化合物ライブラリ
マーケティング※NIMS＝国立研究開発法人物質・材料研究機構（マテリアルキュレーションはNIMSの特許・商標、システムは富士通と共同開発）

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Fujitsu Kozuchi
生成AI

デジタルアニーラ
CaaS​
HPC

AIエンジン© 2024 Fujitsu Limited

デモ動画（生成AIの例）

デモのみ

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© 2024 Fujitsu Limited

デモ動画（マテリアルキュレーション）

デモのみ※NIMS＝国立研究開発法人物質・材料研究機構（マテリアルキュレーションはNIMSの特許・商標、システムは富士通と共同開発）

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生成AIから探索シミュレーションへ連携
1

2

3① チャット形式で入力データの構造作成の指示を行う② Materials Projectから検索し、構造データを生成③ 任意のファイル形式でDL（※）データベースクエリ/コードはマテリアルズプロジェクト×ASE（パイソンライブラリ）

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ＡＩとデータによる再生型価値の創出
ゼロエミッション材料探索
次世代アンモニア合成方法の開発を行う、アイスランドのベンチャー企業「Atmonia社」と共同研究

探索空間を数千倍に拡大
入力
データ→HPC©RIKEN

→→→

学習

生成→

データ
データ

１

高速量子化学シミュレーション

２

AIシミュレーション
モデル

３

因果発見技術の適用

材料探索プラットフォーム

触媒構造の例

コンピューティングとAIを融合
酸化モリブデン(MoO2)の一部をタングステン(W)で置換した

新たな触媒材料の有力候補を発見 (2023.10.3)
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2023/10/3.html
https://www.fujitsu.com/jp/about/research/technology/ai/fujitsu-ai-platform/

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【MI事例】混合ガラスの組成探索
目的：熱膨張係数 ⇒ 小、ガラス転移温度 ⇒ 低（加工しやすい）○ 説明変数(4成分系)：SiO2, B2O3, Na2O, Al2O3○ 入力データ数(混合組成と物性値)：865個 (INTERGLAD)
最適化結果(図はイメージ)

パイレックスガラスに近い組成が数分で得られた！

成分1成分4成分2成分3SiO2B2O3Na2O

Al2O3

81.6

14.7

2.6

1.1(wt%)複数の要求特性に対して、膨大な組み合わせ候補の中から最適な混合組成を探索できる
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【MI事例】電池事例
試作回数を減らすプロセス条件の探索
ChemRxiv論文：○高い導電率かつ合成可能な組成＆焼成温度を発見

初期実験点

品質を担保してより低い温度(エネルギ)での製造条件を探す

2,575,500通り(1%, 1℃刻み)
Li3PO4低※東海大学様との共同研究

ポイント② 確度の高い推薦点と同一のプロセス条件で複数推薦

ポイント① 膨大な探索空間から効率的に探索
推薦候補

https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-1whvw専門家コメント
実験だけなら150点は必要だった

Li2SO4
Li3BO3低高導電率高くて融けない⇒ 実験するならこの点！

１回のナビゲーション (初期実験：25点、1回の推薦：6点)で従来の約3倍の導電率となる製造条件を発見

高 融点超える領域(製造不可)

トータル実験時間：約44%減

実験回数：約1/5※同時に3サンプル焼成できる装置の場合量産品質を担保するプロセス条件、製造エネルギを抑えたプロセス条件を探索できます10/ 11© 2024 Fujitsu Limited

分析インフォマティクスによる影響因子の特定
特性や品質のわずかな違いを、計測結果（画像・スペクトル）から読み取り、設計やプロセス改善につながる指針を得る

分析インフォマティクス
観察・測定結果

関係性抽 特性・品質
出・分類

特許出願済

特許出願済

電池材料のX線吸収スペクトル

TDA※解析

L0正則化

特定処理による分解パターン

高分子材料のマススペクトル

多数の製造条件

デジタルアニーラにより材料劣化に関係する成分のみを高精度で抽出

状態監視・条件最適化
サンビーム年報・成果集 vol.11 2021​
https://sunbeam.spring8.or.jp/top/seika/annual_report/vol11/vol11_2021.pdf (p.31)

処理条件と構造の関係が分かる※TDA:
Topological Data Analysis

材料設計・条件最適化

横浜国立大学(藤井麻樹子准教授)との共同研究成果。日本分析化学会第70年会(2021.09.22-24)で発表。

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Thank you© 2024 Fujitsu Limited