ガラス再資源化協議会 第23回総会

富士通が進める
マテリアルズ・インフォマティックス

2022年8月10日
富士通株式会社

MI Value Design部
添田武志
1© 2022 FUJITSU LIMITEDマテリアルズ・インフォマティックス(MI)とは○データ駆動型の材料開発○データ分析や計算科学の力で材料開発のスピードを加速できます
試行錯誤的な材料開発

データ駆動型の材料開発

専門家の経験・勘に依存

データに基づく予測や探索が可能

高機能・高品質を実現するための複雑な条件を探し出すのが難しい

より良い材料を、早く見つけられる2© 2021 Fujitsu Limitedデータに基づく材料予測の規模は年々拡大傾向
MI関連論文発表件数の推移（特許庁 2020年2月）

さらに…

ロボティクス＋スパコン＋AIが材料開発を変える、これがMIの未来だ
ー日経クロステック/日経コンピュータ 2022.6.30

ロボットやスパコンでデータを増やして素材・材料の予測に繋げる世界が実現しつつある素材開発への適用が拡がっている3© 2022 FUJITSU LIMITED富士通のMI（マテリアルズ・インフォマティクス）⚫ 富士通は独自のデジタルアニーラ(最適化アーキテクチャ)や高性能コンピューティング(HPC)で材料開発のアプローチを変え、社会課題解決に繋がるイノベーションをお客様と共に実現します

計算科学
オープンデータ論文
ICSD
SciFinder
JdreamⅢ

特許
MatNavi
Materials Project

STN

文書分類
知識抽出

QC
量子コンピュータ

DA
分子類似性検索AI NLP

候補
絞り込み

知識DB

特性実測
データ
分析データ
シミュレーション
データ

シミュレーション
実験・分析検証

QC

DA

量子化学計算

粗い絞り込みDA

HPC

混合物最適化

量子化学計算プロセスデータAI
ナレッジグラフ/ベイズ推定/GA

プ材
ロ料セ候
ス補
条
件

QC
量子化学計算医薬

DA
分析インフォマティクス

HPC

機能材料

量子化学計算データ科学 AI RL/ML/DL
富士通にしかアプローチできない領域まで材料探索の可能性を広げ、研究開発を強化
4© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラ⚫ 量子現象に着想を得たデジタル回路で「組合せ最適化問題」を高速に解く新アーキテクチャー
デジタルアニーラ（DA）
量子コンピュータ（QC)
実問題適用が容易
まだまだ研究段階…
◼ デジタル回路によって、安定動作、小型化が容易◼ 量子状態維持が困難◼ 全結合アーキテクチャーにより複雑な問題を簡単にマップ可能◼ 接続と拡張に制約
5© 2022 Fujitsu Limited

製造業様向け デジタルアニーラ活用シーン
トラック便数の最適化

出荷便の商品積載量の平準化

自動車船積付
プランニング業務

渋滞回避
経路選択の最適化

物流

在庫割当ての最適化

在庫管理

混合物設計の高度化

R&D
部品設計の最適化

経営保全

ビッグデータ活用に向けた
高速クラスタリング新センターでの商品配置の最適化

生産管理
スケジューリング
倉庫内ピッキング
最適化

製造工場/ライン割振り

要員マネジメント計画

代替製造拠点の配置最適化

管理

製造
6

デジタルアニーラは製造現場のさまざまな最適化にご利用いただけます© 2022 Fujitsu Limited

混合物設計の課題⚫ 複数の要求特性に対して，最適な混合成分・比率・製造条件を膨大な組み合わせ候補の中から探索する必要がある例) 100候補からの5成分混合1%の刻みで探索すると…

約 1014 の組合せ！

特性1
特性2

課題
・データが少ない・データの取扱が分からない
・AIをどのような場面で使えば良いのか分からない

対象分野：ガラス, 潤滑剤, セラミックス, 樹脂･ゴム, 電池材料, 洗浄剤, 冷媒, ・・・
7© 2021 Fujitsu Limited

富士通が提供する混合物設計支援サービス⚫ 材料開発に必要なデータの準備から、性能予測・最適化・結果解析・フィードバックまで、エンジニアの課題をデータドリブン型で自律的に解決します
データ準備支援

混合物設計ナビ
モデル化

最適化

自然言語処理DA

DAAI

混合物最適化AI

分子類似性検索

スクリーニングのパラメータ調整はAIにお任せ

少ないデータで最適化できる

入力データセット

機械学習・自律制御

AI

最適混合
成分・比率
プロセス条件自律制御

DA
分析インフォマティクス

DA
分析インフォマティクス

作業手順はプリインストール

データ解析支援

多様化した顧客ニーズ・複雑な要求特性を満たす材料条件を、効率的に探索できます8© 2022 Fujitsu Limited事例：混合ガラスの組成探索⚫ 目的：熱に強くて加工しやすい材料条件を知りたい！
⚫ 熱膨張係数 ⇒ 小、ガラス転移温度 ⇒ 低（加工しやすい）⚫ 材料候補：SiO2, B2O3, Na2O, Al2O3⚫ 用意したデータ数(混合組成と物性値)：865個 (INTERGLADデータベースより)⚫ 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3

SiO2

B2O3

Na2O

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ます9© 2021 Fujitsu Limited

こんな問題にも適用可能です⚫ ガラスカレット入りアスファルト混合物の設計

目的特性(目的変数)

出典：
北海道開発土木研究所 吉井様
土木学会第56回年次学術講演会（平成13年10月）

各種材料の何をどのように混ぜれば、性能やコストが両立するかを導き出せます10© 2021 Fujitsu Limited

製造条件の最適化⚫ 事例：Li電池用固体電解質の探索
実証済み、論文化予定
関連特許出願済み⚫ 高い導電率かつ合成可能な組成＆焼成温度を発見

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
初期実験点

低推薦候補

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)

材料A

専門家コメント
実験だけなら150点は必要だった

材料C
材料B
高

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

実験回数：約1/5

低導電率高くて融けない⇒ 実験するならこの点！

高 融点超える領域(製造不可)

トータル実験時間：約44%減※同時に3サンプル焼成できる装置の場合

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ガラス製造や回収物の分別で、品質を担保しつつ、処理エネルギを最小化できます© 2022 Fujitsu Limited

サステナブル製造に向けた取組み⚫ サーキュラエコノミでキモとなる再利用に向けた最適設計 ■混合物設計ナビとリサイクル品の材料同定をMIでご支援します

・高性能と低コストの両立（最適設計）
・品質を担保したエネルギ最適化

再利用に向けた最適設計■分析インフォマティックス
・検量線レスの材料同定
・同定材料の可視化、分類、定量化

計測データ

出典：環境白書(R3年版)

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材料同定

材料同定の高度化© 2022 FUJITSU LIMITED富士通の新事業ブランド

Sustainable Manufacturing
人と地球が共存するマニュファクチャリング－ 持続可能な成長を支える

富士通は、自らがDX企業として実践してきた業務知識、長年マニュファクチャリング業界の皆様を支えてきたICTベンダとしてのノウハウ、そしてAIやHPC(*)などのデジタルテクノロジを活用してサプライチェーン全体をつなげ、ボーダーレスで多様な世界において、人と地球の共存を実現します。
*High Performance Computing

富士通のMIで、ガラス再資源化のご支援ができれば幸いです13© 2022 Fujitsu Limited

Thank you© 2022 FUJITSU LIMITED