材料DX的定义

所谓“材料DX”，是指利用数字化技术彻底变革材料开发方式的整个举措。利用数据科学技术加速材料开发的材料信息学、工艺信息学等“数据驱动型材料开发”，自2010年代以来在全球范围内不断发展。如今，“材料DX”被定位为一个更广泛的概念，涵盖了利用机器人、物理人工智能进行实验的自动化与自主化、以及利用量子计算机进行模拟等内容，可显著提升材料开发速度，提升企业的竞争力，减少对个人经验的依赖，同时也有助于节省人力。

备受关注的背景

数据驱动型材料开发在大约10年间实现了飞速发展。2011年，美国前总统奥巴马启动了国家项目“材料基因组计划（MGI）”，宣布要将材料开发速度提升一倍，此后这一趋势在全球范围内蔓延。在日本，产业技术综合研究所（产综研）与物质·材料研究机构（NIMS）作为数据核心基地，积累了大量数据。

数据平台化也是一大挑战。在学术领域，在全球合作的推动下，数据平台的建设工作不断推进，并持续至今。随着人工智能的快速发展，以及AI智能体、物理AI等技术的涌现，通过引入这些技术进一步提升竞争力的阶段已然到来，各国在这方面的努力也因此再次升温。

机器人（物理AI）作业示意图

已经开始创造价值

在引入数据驱动型材料开发超过10年的企业中，这种方法已渗透到研发的各个环节。虽然开发全新材料“0→1”的门槛依然很高，但在通过改变实验条件（例如添加添加剂）来获得所需特性的“1→10”和“10→100”开发中，数据驱动型材料开发正发挥出巨大效果。尽管许多企业将其视为机密信息不予公开，但材料DX的方法已经在产业界得到普及和应用。

例如，在横滨橡胶株式会社与产综研作为“超先进材料超高速开发基础技术项目”（简称：超超项目）的一部分开展的联合研究中，研究小组利用数据驱动型方法，在短时间内发现了能够将植物来源燃料——生物乙醇——高效转化为合成橡胶及ABS树脂主要原料丁二烯的候选催化剂。这一发现成功地将催化剂的开发时间缩短至传统方法的1/20。这一成果正被用于开发以生物质衍生合成橡胶为原料的轮胎。

在与横滨橡胶株式会社的联合研究中，引入了一种可全自动合成多种催化剂的高通量催化剂合成装置，显著提高了催化剂发现的效率。

新企业的加入

近年来备受关注的是，谷歌（Google）、微软（Microsoft）、Meta等大型科技企业纷纷进入材料领域。例如，谷歌通过名为“第一性原理计算”的计算模拟，准备了材料结构和成分改变时其特性如何变化的数据，并结合其AI技术，提出了超过200万种新材料的结构，令世界大为震惊。非材料制造商开始在材料领域展示自身的技术实力。

进一步发展所面临的挑战

积累高质量、易于使用的数据对于推动材料DX至关重要。在材料开发中生成和收集数据方面，挑战在于进一步提高计算模拟技术和推进实验的自动化。材料领域目前仍数据不足，需要构建一个由机器人、物理AI等自动持续开展实验，从而不断生成数据的机制。

在数据积累与结构化方面，数据平台的建设是一项重大挑战。材料的种类极其繁多，从原子尺度到手持尺寸；空间尺度和时间尺度也各不相同。数据类型也多种多样，包括文本格式、显微镜拍摄的图像数据、光谱数据等，难以将所有数据整合到单一平台上。

此外，不仅有原子排列整齐的材料，也有含有杂质的材料，而所需功能的本质往往就蕴藏在这些杂质之中。因此，开发一种能够积累数据的方法以利用这些复杂、非简单的复合材料数据也是一项重大挑战。

同时，在企业推进数据分析与利用的过程中，如何确保数据的保密性和信息安全也是一大挑战。如何平衡便利性与信息安全，以及开发相应的技术至关重要。这需要AI专家与材料专家需要组成团队合作。

产综研的推进体制

材料与AI、量子、半导体等并列，是日本重点推进的领域之一。日本“材料创新能力强化战略”的核心就是推进材料DX。作为核心基地被寄予厚望的产综研设立了“材料DX研究中心”，承担着跨越研究领域、推进材料DX的“指挥塔”角色。其特点是汇聚了计算科学、AI、量子计算等领域的专家。

由于推进材料DX需要多种技术，产综研的综合实力以及多领域专家协作的环境是其优势所在。此外，作为一家与企业开展大量合作的组织，产综研高度重视安全，例如构建一个充分考虑信息安全的平台，也是其优势之一。

研发案例

产综研已经开展了大量研发工作，并发布了相关成果。例如，产综研公开了一个有助于开发高性能磁铁的材料数据平台——通过将哪些元素以何种比例混合能提升性能绘制成图，可以根据资源风险和价格波动来设计稀土元素的比例。

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