特集１　実践的マテリアルズ・インフォマティクス〜使える実験データが足りない　機械が理解する形で蓄積を
日経ものづくり　第816号　2022.9.1

この記事の情報
掲載誌	日経ものづくり　第816号（2022.9.1）
ページ数	2ページ　（全1957字）
形式	PDFファイル形式　（581kb）
雑誌掲載位置	54〜55ページ目

Ｐａｒｔ３　日本企業に共通する課題　化学メーカーなど日本の大手製造業が力を入れるマテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）。各社の取り組みを取材すると、共通の課題が浮かび上がってきた。それは実験データに関する問題だ。　ＭＩで使用する機械学習モデルを開発するためには、大量の実験データが必要となる。また実験データは、実験プロセスや結果などを機械が理解できる形で構造化して蓄積しなくてはならない。ところが多…