北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 物質化学領域の谷池 俊明 准教授、西村 俊 准教授らは北海道大学の髙橋 啓介 准教授、熊本大学の大山 順也 准教授らと共同で、ハイスループット実験、材料ビッグデータ、データ科学を基盤とした触媒インフォマティクスを実現することに成功した。
近年、自然科学においても人工知能（ＡＩ）という言葉が頻繁に聞かれるようになった。特に、機械学習などのデータ科学的な方法論を駆使し、材料科学の研究開発を飛躍的に加速せんとする試みをマテリアルズインフォマティクス（ＭＩ）と呼ぶ。
我々は、ＭＩを触媒開発に利用することを試み、メタンの酸化カップリング反応（ＯＣＭ）注１）において、日に４０００点もの触媒データを自動取得可能なハイスループット触媒評価装置注２）を設計し、これを用いて過去３０年で蓄積されたデータ数を一桁上回る１２０００点ものデータをわずか３日で取得することに成功した。さらに、得られた触媒ビッグデータを機械学習などによって分析し、その結果に基づいて固体触媒や反応プロセスを通してＯＣＭの反応収率を大きく改善することに成功した。
ＭＩは概念的な意味ではよく研究されてきたが、これが真に材料科学に革新をもたらすか否かは、質、規模ともに十分な材料データが用意できるかどうかにかかっていた。これまで研究者らが科学論文という形で積み上げてきたデータは、研究者の実験方法や興味を強く反映しており、また、性能の低い材料データを含まず、機械学習には不向きであった。
我々はハイスループット実験によってこの問題を突破し、３０年の研究が、実働１ヵ月に満たない短期間で実施できることを実証した。今後、同様な方法論がさまざまな材料分野における研究開発を飛躍的に加速させ、人類社会の持続的な発展に大きく貢献する材料を次々と生み出していく時代が来ると期待している。
本成果は、２０１９年１２月２５日（米国東部時間）にＡＣＳ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ発行「ＡＣＳ Ｃａｔａｌｙｓｉｓ」のオンライン版に掲載予定である。
本研究は、科学技術振興機構（ＪＳＴ） 戦略的創造研究推進事業 ＣＲＥＳＴ 研究領域「多様な天然炭素資源の活用に資する革新的触媒と創出技術」（研究総括：上田 渉）における「実験・計算・データ科学の統合によるメタン変換触媒の探索・発見と反応機構の解明・制御」（研究代表者：髙橋 啓介）の支援を受けて行われた。
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December 25, 2019 at 12:07PM
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共同発表：ビッグデータが拓く新時代の触媒化学 - 科学技術振興機構
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