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成果報告書詳細
管理番号20170000000076
タイトル平成28年度成果報告書 情報収集事業 マテリアルズ・インフォマティクス等に関する周辺動向調査
公開日2017/4/15
報告書年度2016 - 2016
委託先名EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社
プロジェクト番号P09018
部署名材料・ナノテクノロジー部
和文要約近年の最先端製品は機能性材料がもたらす付加価値によって製品全体の差別化が図られていることが多い。従来の機能性材料開発は、これまで蓄積してきた多くの組成、構造、物性データをもとに「勘と経験」に基づく仮説をたてて、それを実験によって検証するといったプロセスを繰り返すことで最適な組成、構造を導き出してきた。そのため多くの試作回数、長い開発期間を要してきた。このような非効率な開発プロセスを刷新し、高速な材料開発基盤技術を構築することが我が国素材産業の提案力の高度化、ひいては産業全体の競争力強化につながる。
このような背景から、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(以下「NEDO」という。)では平成28年度から「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」を実施している。このプロジェクトは量子力学、粗視化分子動力学、有限要素法などを活用してナノスケールからマクロスケールまでの材料設計を信頼性高く予測可能なマルチスケールシミュレーション手法等を開発し、従来の材料開発と比較して試作回数・開発期間を1/20に短縮することを目指すものである。
本調査では、上記「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」に資することを目的として、マテリアルズ・インフォマティクスに関する各国の動向調査と、マテリアルズ・インフォマティクス分野における研究動向調査を実施した。
マテリアルズ・インフォマティクスに関する各国の動向調査では、各国の「政策・計画とファンディングプログラム・プロジェクト」「各国のキーパーソン」「人材育成の取組」「データベース」「企業事例」について調査を実施した。
マテリアルズ・インフォマティクス分野における研究動向調査では、「マルチスケールシミュレーション」と「機械学習を用いたデータ駆動型材料設計技術」について、有識者へのインタビューを通して調査を実施した。
英文要約Recently, cutting-edge products are in many cases differentiated by the added value of functional materials. Up to now, material design deriving the ideal composition and structure of required functional materials has been done by repeating a process of formulating hypothesis and verifying through experiements. Formulating hypothesis has been done depending on past experience and intuition based on accumulated material data. Due to this inefficient approach, material development requires a large number of trials and thus takes a long period of time. In order to enhance the capability of proposing new materials and to strengthen the competitiveness of the entire industry, it is needed to reform the conventional process and to develop a technical foundation of rapid material development.
Under these circumstances, New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) has launched the “Ultra-high-speed development of Ultra-advanced materials foundation project” in 2016. To reduce the frequency of trial production and development period to 1/20, this project aims to construct multi-scale simulation technique which enables reliable prediction of Nano-to-Macro scale element with Quautum mechanics, Coarse grained moleculer dynamics, and Finite element method.
In this study, we conducted a research on current trends of materials infomartics in major countries, and on study trends in materials informatics, aiming to contribute to the national project mentioned above.
For the research on current trends of materials infomartics in major countries, we covered “National policy/plan and funding program/project”, ”Key person”,”Education for researcher”, “Database”, and “Company’s cases”.
For the research on study trends in materials informatics, we covered “Multiscale simulation” and “Material design with data science driven by machine learning”.
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