北大ら,触媒インフォマティクス基盤を開発

北海道大学,物質・材料研究機構(NIMS)の研究グループは,触媒データをオープンに共有でき,プログラミングを必要としない機械学習・データ可視化を可能とした触媒インフォマティクス・プラットフォーム「Catalyst Acquisition by Data Science」(CADS)の開発に成功した(ニュースリリース)。

近年,人工知能(AI)-データ科学-を自然科学に適用し,触媒開発を加速させる動きが活発となっている。このような試みを触媒インフォマティクスと呼び,新規の研究分野として学術界・産業界の両方において注目されている。

触媒インフォマティクスでは「触媒データ」「データ可視化・機械学習」など多くの技術の融合分野で専門性が高く,高度なプログラミング技術を必要とするため,一般的に敷居の高い分野という認識があった。

さらに,各々の触媒研究者の所有するデータを統合的に蓄積・共有するデータセンターが存在しないため,研究者間で適時適切なデータ共有がうまく行なえないことも触媒インフォマティクスを推進する上で大きな障害となっていた。

研究グループは,ウェブブラウザ上で触媒データを取り扱え,複雑なプログラミングやデータ科学の事前知識がなくとも,簡単なマウス操作で触媒インフォマティクスを用いた触媒設計が実行できるプラットフォーム「CADS」を開発し,公開した

CADSでは,研究者自らの触媒データをCADS上にアップロードすることで,ウェブブラウザ上で研究者が持つデータの可視化や機械学習による触媒設計を可能にする。また,触媒データの公開により,世界の触媒研究者との情報共有も可能とし,触媒データセンターとしての役割も果たす。

実際にOCM(メタン酸化カップリング)触媒データをCADSで分析し,CADSのインタラクティブ可視化によって,触媒と温度,そしてアルゴン・メタン・酸素の各流量がOCMの C2収率に影響する可能性があること見いだした。

CADSの普及により,触媒データがより身近なものになるだけでなく,CADSが多くの学術界・産業界において触媒インフォマティクスの基盤技術となることで,データ駆動型の効率的かつ直接的な触媒設計が加速するとしている。

その他関連ニュース

  • JAISTら,知見に依らない触媒設計法を確立 2021年01月28日
  • NAISTら,材料開発にディープラーニングを適用 2020年12月25日
  • KEKら,粉末X線回折から結晶の対称性を予測 2020年12月15日
  • 九大ら,MIでウルツ型造強誘電体新材料を発見 2020年12月12日
  • NIMS,機械学習でAM用超合金粉末のコスト削減 2020年11月30日
  • 理研ら,AIでシリコンの特性をリアルタイム予測 2020年11月16日
  • Kyulux,MIで次世代有機ELの効率と寿命を向上 2020年11月05日
  • NIMSら,機械学習で薄膜作製プロセスを高速化 2020年10月22日