次世代太陽電池の開発の例ですが、消費財の商品開発にも参考になるネタでした。
日本の研究開発は、マラソン競技で入賞してきたが、これからは100m競争で勝つ必要がある
経験がものを言う職人芸に加え、今後はAIを使いこなす知恵が問われる
■背景
・2050年温暖化ガス排出ゼロ目標（脱炭素）により、太陽電池の開発が活発化
・大阪大学で安価な高分子でつくる次世代太陽電池を開発中（通常、太陽電子はシリコンでつくる）
■課題
・高分子の構造には無数の組み合わせある（20万種類）
・経験と勘では試行錯誤で実験を繰り返す方法は、見落としもあり、性能改善に限界がある。
■ソリューション
・論文情報から、高分子構造や反応する光の波長をAIで学習
・AIは太陽電池の発電効率と高分子の特徴の関係を紐解く「法則」を発見
・素材の構造から、電池の性能を予測
※材料開発にAIなどを取り入れる方法、「マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれる
これを用いれば、実験をしなくても、優れた材料を絞り込める
人手やったら、5～6年かかるものを、AIは1分でできる。（上記、太陽電池開発の例）
＜詳細＞
AIは材料の融点が容量を左右すると突き止めた
■補足
～失敗データの活用～
国立研究開発法人の物質・材料研究機能の出村さん
「失敗した実験の結果を含む多くのデータを国内で集め、世界で勝てるようにしたい」
