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シネックスジャパン株式会社

事例

シネックスジャパン株式会社

30年の研究を1週間に短縮、高度な触媒実験をハイスループット化した方法とは?

高機能材料の開発にデータサイエンスを活用する「マテリアルズインフォマティクス」の中でも、最高難度といわれる「触媒インフォマティクス」。その中で課題となったのが、蓄積した論文データのAI学習用データへの活用方法だった。

コンテンツ情報
公開日 2020/09/23 フォーマット PDF 種類

事例

ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 1.2MB
要約
 高機能材料の開発にデータサイエンスを活用する「マテリアルズインフォマティクス」の中でも、最高難度といわれる「触媒インフォマティクス」に取り組む、北海道大学 大学院理学研究院化学部門の髙橋啓介准教授。同氏の研究チームは2017年、プロジェクトの一環として、メタンからエチレンやエタノールを直接変換する触媒開発を開始した。

 同氏らはまず、過去30年分の「メタン酸化カップリング反応」の論文データから、実験条件と触媒情報を機械学習させたAIモデルを作成。これにより、1869件のデータから1700万件の収率予測に増幅できたものの、データの一貫性に欠けていた。そこで、革新的な「ハイスループット触媒評価装置」を独自設計。メタン酸化カップリング反応実験を高度に並列化し、約1万2000件のデータを3日で取得することに成功した。

 同氏らは、ハイスループット実験から得られた触媒データをオープンに提供する取り組みも進めているが、そのデータベースの運用も含めた触媒研究全体を支えるのが、最大112コア/6TBメモリまで拡張可能な4ソケットサーバだという。革新的な触媒開発を支える同サーバの実力を、本資料で詳しく見ていこう。
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