머티리얼스 인포매틱스(MI)란 기계 학습과 같은 인공 지능을 구사하여 재료 과학의 연구 개발을 비약적으로 가속화하려는 시도를 가리킨다. MI의 실현에는, 질·규모 모두 충분한 「재료 빅 데이터」가 필요하지만, 지금까지 과학 논문의 형태로 쌓아 온 데이터는, 연구자의 실험 방법이나 흥미를 강하게 반영하고 있는 것 외에, 성능 의 낮은 재료 데이터가 포함되지 않기 때문에, 기계 학습에는 적합하지 않다고 한다.
이번 호쿠리쿠 첨단과학기술대학원대학, 홋카이도대학, 구마모토대학의 공동연구그룹은 MI를 촉매개발에 이용하는 것을 시도했다.촉매에 의해 메탄으로부터 에탄이나 에틸렌을 합성하는 산화 커플링 반응에 있어서, 일에 4000점의 촉매 데이터를 자동 취득 가능한, 하이 스루풋 촉매 평가 장치를 개발했다.이에 따라 지난 30년간 축적된 데이터수를 한 자리 이상 넘는 12000점의 촉매 빅데이터를 불과 3일 만에 획득하는 데 성공했다.
또한, 얻어진 촉매 빅 데이터를 기계 학습 등으로 분석하고, 결과에 기초하여 고체 촉매나 반응 공정을 개선함으로써, 메탄의 산화 커플링 반응 수율을 크게 향상시키는 데 성공하였다.
이와 같이, 하이 스루풋 실험·재료 빅데이터·데이터 과학을 바탕으로 한 「촉매 정보학」에 의해, 30년의 연구가 실동 1개월 미만의 단기간에 실시할 수 있는 것이 실증되었다고 할 수 있다.앞으로도 같은 방법론으로 다양한 재료 분야에서의 연구개발이 가속화되어 인류사회의 지속적인 발전에 기여하는 재료가 만들어질 것으로 기대된다.
