# Fileset

[Shohyou_ver4.docx](https://mdr.nims.go.jp/filesets/2c24fe62-f311-42ac-a53f-7d1035748296/download)

## Creator

[岩崎 悠真](https://orcid.org/0000-0002-7117-277X)

## Rights

[In Copyright](http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/)

## Other metadata

[マテリアル×機械学習×ロボット　進化するマテリアルズ・インフォマティクス](https://mdr.nims.go.jp/datasets/5a82e837-95a2-4e5b-b911-64fb093c20f2)

## Fulltext

近年、人工知能（AI）を活用して新しい材料を探索するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）が注目を集めています。2024年にノーベル化学賞を受賞したAIを使ったタンパク質構造予測技術（AlphaFold）の研究は、まだ記憶に新しいですね。AIやMIの進展により、材料研究の手法は大きく変わりました。MI研究の中で特に注目されているのが、ロボットを活用した材料研究です。これまでの材料研究は、人間が材料を合成し、測定し、結果を分析するというサイクルで進められてきました。しかし、現在ではAIやロボットの進化により、このプロセスのうち材料の合成と測定をロボットが自動で行い、得られたデータをAIが分析することで、研究が進められるようになっています。従来の人間主導の研究に、ロボットとAIを使った自動・自律的な材料探索が加わることで、より効率的に新しい材料が発見されるようになりました。こうしたロボットとAIによる材料探索の先駆者である東京大学の一杉太郎教授が編集した書籍『マテリアル×機械学習×ロボット』は、この技術の背景から将来展望まで、そして基礎技術から応用技術まで網羅している一冊です。第一部では、材料科学やAI・MIの変遷、国内外の状況、さらには「なぜ今、ロボットとAIを使った材料開発に注力する必要があるのか」という点がわかりやすく解説されています。AIやロボットに関わっていない方でも、読む価値がある内容です。第二部では、ロボットやAIを活用するための基礎について説明されており、特に機械学習とロボティクスに焦点を当てて、自律・自動実験の要点が平易にまとめられています。専門外の人でも理解しやすく、読み進めることができるでしょう。第三部では、自律・自動実験に頻繁に用いられる機械学習手法の一つであるベイズ最適化について、理論と実験の両面から解説されており、基礎から応用まで幅広い内容が含まれています。第四部は、材料開発における自動化・自律化の最新動向を扱っており、有機材料、無機材料、バイオ、創薬、高分子など、材料の種類ごとに詳述されています。読者は自身の専門に応じて読み進めることができるでしょう。第五部では、自律・自動実験の具体的な研究事例が豊富に紹介されています。本書の約半分がこの章に割かれており、リチウム空気電池、リチウムイオン電池、触媒、燃料電池、ポリマー、半導体、生体分子、粉体、有機材料など、さまざまな材料分野におけるロボットやAIの活用事例が網羅されています。読者にとって参考になる事例が必ず見つかるでしょう。さらに、産業界でのMIやロボットの導入についても詳細に記載されており、技術的な課題だけでなく、さまざまな障壁についても触れられています。これにより、産業界の読者にも有益な情報を提供しています。本書のタイトル『マテリアル×機械学習×ロボット』を見ると、一見、AIやロボットを扱う材料研究者向けの本のように感じるかもしれませんが、実際には材料科学に関わるすべての人にとって価値のある内容です。アカデミアだけでなく、企業のエンジニアや営業、経営者、政治家にも有益で刺激的な内容が詰まっています。AI・MI関係がノーベル賞物理学賞と化学賞を受賞し、技術の進展がさらに加速することが予想される中、今後の展開が楽しみです。