材料研究開発では、組成、構造、実験条件、分析データなど多様な情報を扱いながら、多くの試行錯誤が必要となります。本セッションでは、AI・マテリアルズインフォマティクスを材料開発にどのように活用できるか、具体的な事例とともに紹介します。さらに、統合AIプラットフォーム「Multi-Sigma Alchemy」を活用し、実験データからのAIモデル構築、分子・結晶・スペクトル・画像データの特徴量化、学習済みAIによる物性予測、材料探索、実験条件の最適化まで、材料研究開発を支援する一連のAI活用をご紹介します。

Multi-Sigma-Alchemyは、材料・化学分野の研究開発を加速する統合AIプラットフォームです。研究者が保有する実験データからAIモデルを構築し、物性予測や実験条件の最適化に活用できるほか、分子・結晶構造、スペクトル、画像など多様な科学データの特徴量化に対応します。さらに、学習済みAIモデルによる物性予測や、2,200万件以上の分子とAI予測物性を活用した候補材料探索まで、材料研究に必要なAI活用を一つの環境で支援します。本セッションでは、具体的な材料研究への適用例を交えながら、Multi-Sigma-Alchemyによる予測・探索・最適化の統合ワークフローをご紹介します。