マテリアルズインフォマティクス入門

最近色々な人と話すたびに「留学しとるのは知っとるけど、一体なに勉強しとるん？」と聞かれることが多い。その度に何とか分かりやすく説明しようと試みるものの「ほえ〜なるほど、、（なんや難しくてようわからん）」という反応をされるのが常である（ちょっと悲しい）。そこでせめて近しい人には実際何を勉強しているのかイメージだけでも知ってもらいたいと思い、久しぶりに筆をとることにした。

タイトルにもある通り、今勉強しているのはマテリアルズインフォマティクス（MI）と呼ばれる分野である。そもそも大元にあるマテリアルズサイエンスという分野でさえあまり広く知られていない分野なだけに、その中でもまだまだ最近興ったばかりのMIの話となると名前を聞くだけで敬遠されがちである。端的に説明するとMIとは「人工知能（AI）やビッグデータ解析などの情報科学技術を駆使して新材料や新物性を効率的に探索する取り組み」のことである。こう聞くともう既に頭がクラクラして、これ以上先を読む気が失せたかもしれないが今回はそういった混み入った話はせずに、MIという分野を直感的に分かりやすく説明したいと思う（ので最後まで読んで欲しい）。

「料理」を例にとって考えてみよう。私たちが実際料理をしようする時、頭の中には「こんな味にしたい」だとか「こんな彩りにしたい」といった所望のイメージがあるはずだ。そして、その味や彩りを引き出すためには一体どんな食材や調味料をどういった工程で調理すれば良いのかを教えてくれるのがレシピの役割である。しかし、まだ誰も作ったことのない料理を作りたいとなった時には、料理人の長年の経験や勘に頼る、もしくは自分でひたすら試行錯誤を繰り返すほかないわけだ。これと全く同じことが材料開発においてもここ数十年繰り広げられてきた。料理同様、材料には「これくらいの電気伝導率が欲しい」だとか「これくらいのエネルギー変換効率を持たせたい」といった所望の機能や物性が存在する。その開発のためのレシピが既に分かっている場合にはこれは比較的難しい話ではない。しかし、未知の材料を開発するとなった場合には、材料科学や物性物理の専門家の長年の経験や勘に強く依存せざるを得ず、これまで莫大な時間とコストをかけて開発が推し進められてきた。そこで、その時間とコストを大幅にカットする手段としてここ数年で革新的な成果を上げているのがMIである。具体的には、新たな料理（材料）を作りたいとなった時にどんなレシピ（ex.電子の振る舞い、原子の組成、ナノ構造〜マクロ構造、オペレーション環境）であれば良いのかを、過去の実験データやシュミレーションに基づいた機械学習や数理最適化によって逆設計するのがMIの役目である。これによって経験や勘に基づいた従来の手法のボトルネックを解消し、これまで開発に10〜20年要していたものをわずか2〜3年で開発することが可能になりつつある。その社会的影響は、環境問題に関わるエネルギー変換材料から革新的な医療デバイスの開発まで計り知れないものがある。究極的には、欲しいままの機能や物性をナノスケールから自由自在に設計することを夢見ながら今日も勉強に励んでいる。

（近況報告）5月からMIに特化したAIスタートアップでの長期インターンが決まった。久々の日本を満喫しつつも、必死に勉強しながら色々な知見や技術を吸収していきたい。