マテリアルズインフォマティクスの高分子材料開発への応用

第1部 Sim2Realマテリアルズインフォマティクス:高分子材料データの乏しさを分子シミュレーションにより克服する

(2025年4月22日 10:00〜11:30)

　データ数の限られる高分子材料系において、大量のシミュレーションデータを少量の実験データへ転移させる機械学習の方法論である simulation – to – real (Sim2Real) 転移学習の実践例について主に紹介します。 　産学連携コンソーシアムによる高分子物性自動計算ライブラリRadonPyを用いた高分子物性データベース開発、このデータベースを用いた高分子材料におけるSim2Real転移学習に関する実践例、さらにベイズ最適化による光学用高分子材料の探索例などを紹介します。

1. 高分子のマテリアルズインフォマティクスにおける課題
   1. 高分子データベースの乏しさ
   2. 高分子の分子動力学 (MD) シミュレーションの困難さ
2. 高分子物性自動計算システムRadonPyの開発
   1. 産学連合体による高分子物性データベースの開発
   2. オープンデータベースの意義
   3. 高分子の大地図・物性同時分布
   4. データベースAPIの構想
3. シミュレーションと現実系を繋ぐSim2Real転移学習
   1. Sim2Real転移学習による計算 – 実験値のキャリブレーションモデル
4. シミュレーションデータ数に対する汎化性能のスケーリング則の観測
   1. シミュレーション・実験データ数に対する二次元スケーリング則
   2. 実験固有の因子を陽に考慮したアフィン転移学習
5. 自動MD計算と多目的ベイズ最適化を組み合わせた分子設計アルゴリズム
   1. 光学用高分子材料の自動探索
• 質疑応答

第2部 計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎検討

(2025年4月22日 12:10〜13:40)

　材料開発の効率化・多様化が求められている現在、シミュレーションによる原理解明と共にマテリアルズインフォマティクス (MI) の活用が業界的にも求められている。株式会社ダイセルにおいても、各事業で求められる材料開発を加速化させるため、計算科学技術、流体解析技術、MI技術を活用し、技術研鑽を進めております。 　本セミナーでは、計算科学データベースに基づいた高分子・低分子に対する整理内容、有機合成者のドメイン知識を活用した重合反応データベースなどの収集についての考え方について紹介致します。 　次に、計算科学データベースを利用する上で、シミュレーションに求められる課題、予測モデル作成に関する課題、逆解析技術に関する課題について述べます。 　最後に、開発適用事例として、高分子に対する社外データベースのデータ抽出、社内・社外データベースのブレンドにより予測モデル作成、記述子問題に根付く予測性能の差について述べます。20点程度の社内データから予測モデルを構築することでブラインドテスト実施の結果や、バイオマスイノベーションに関わる事例として、アクティブラーニングによるセルロース結晶向け溶剤としてのイオン液体探索の事例についてもご紹介します。

1. はじめに
   1. 自己紹介・会社紹介
   2. インフォマティクス・シミュレーション連携を目指した考え方
   3. 注目する技術領域について
2. シミュレーションとインフォマティクスの活用
   1. シミュレーション・インフォマティクスの連携概要
      1. 高分子材料設計に用いるシミュレーション (RadonPy)
      2. 低分子材料設計に用いるシミュレーション (RadonPy)
      3. SMiPolyによる合成可能な高分子データベース活用
   2. 計算科学データベースのデジタル技術活用の課題
      1. シミュレーションの課題
      2. 予測モデルの課題
      3. 逆解析モデルの課題
3. 開発・適用事例
   1. PoLyInfoデータベース (有償貸与) の抽出手法
   2. 社内少数データと社外データのブレンドによる予測モデル
   3. 記述子の有効性比較
   4. 社内データ活用による熱硬化性オリゴマー物性予測
   5. セルロース結晶に対する溶剤探索
      1. ハイスループット計算
      2. 予測モデルと逆解析
      3. 探査空間と化学構造多様性
4. まとめ
• 質疑応答

第3部 マテリアルズインフォマティクスを用いた高分子材料開発の取り組み

(2025年4月22日 13:50〜15:20)

　材料開発の高度化・効率化が求められる昨今、シミュレーションやインフォマティクスといったデジタル技術の活用が不可欠となっており、東レにおいてもデジタル技術と各事業のドメイン知識を融合した独自の材料開発を進めています。 　本セミナーでは、高分子材料開発へのデジタル技術活用について、当社の戦略と実践例をご紹介します。まず、当社の研究体制とデジタル技術活用の全体像を概説し、シミュレーションやマテリアルズインフォマティクスなどデジタル技術の概要と課題を述べます。さらに具体的な事例として、マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測、高分子分離膜設計へのシミュレーションとインフォマティクスの適用、データベースや電子実験ノートに収録されているデータのインフォマティクスによる統合的な活用などについてお話しします。

1. はじめに
   1. 自己紹介・会社紹介
   2. 東レの研究体制およびデジタル技術活用の概要
   3. DXテーマ選定・テーマ推進体制・他部署連携についての考え方
   4. デジタル技術の社内普及への取り組み
2. シミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計
   1. シミュレーション・インフォマティクスの概要
      1. 高分子材料設計に用いるシミュレーション
      2. マテリアルズインフォマティクス (MI) 、プロセスインフォマティクス (PI)
   2. 高分子材料・プロセス設計におけるデジタル技術活用の課題
      1. シミュレーションの課題
      2. インフォマティクスの課題
3. 開発・適用事例
   1. マルチスケールシミュレーションによる樹脂粘弾性予測
   2. MIによる少数データを用いた樹脂材料設計
   3. 高分子分離膜の設計
      1. 分子シミュレーションによる膜表面設計
      2. マルチスケール相分離シミュレーションによる多孔構造設計
      3. PI・シミュレーションによる紡糸プロセス安定化
   4. データベース・電子実験ノートにおける収録データの統合的な活用
4. まとめ
• 質疑応答

第4部 シミュレーションとロボットを活用した高分子材料設計の取り組み

(2025年4月22日 15:30〜17:00)

　本セミナーでは、高分子材料開発へのシミュレーションとロボットの活用について、当社での取り組みをご紹介します。まず、当社のデジタル材料設計について概説し、その中でのシミュレーションやロボットの役割を説明します。さらに、具体的な事例として、誘電率・誘電正接予測のシミュレーションを活用した材料開発の取り組みや、ロボットを活用した高分子材料の成形・物性評価プロセスの自動化などについて説明します。

1. はじめに
   1. 自己紹介・会社紹介
   2. ダイキンでのデジタル材料設計の考え方・取り組み
2. シミュレーションを活用した高分子材料設計
   1. シミュレーションを活用した高分子材料設計の概要
   2. 適用事例 (誘電率・誘電正接予測のシミュレーション)
   3. シミュレーション活用の課題
3. ロボットを活用した高分子材料の実験自動化
   1. ロボットを活用した実験自動化の概要
   2. 適用事例 (フィルム成形、物性評価)
   3. ロボット活用の課題
4. まとめ
• 質疑応答