データ駆動型材料設計技術利用推進コンソーシアム
超超プロジェクトの成果や最新情報を共有し、
材料開発をさらにスピードアップ！
◆DPFを利用しやすくするために目的別に整備
◆データに対するセキュリティを最重要視
◆解析ツールによるデータ可視化と有用情報の抽出
解析ツールの特長
●学習用データから特徴量を抽出
●未知の材料に対する予測モデルの構築
●予測モデルを用いた逆予測
●構築した予測モデルを別の機能予測に転用（転移学習）
計算シミュレータ
●ミクロからマクロまでを扱うマルチスケールシミュレーション
●材料の構造・機能予測をするための10種類のシミュレータ
プロセス装置
●ナノ粒子分散ポリマー、触媒、混練・発泡、ナノカーボンに対応
●各種計測機器群とも直結
AI利用技術
●深層・機械学習による予測
●逆問題解決への対応
計測機器
●マルチスケール解析、In-situ計測、構造・機能相関に対応する先端計測機器
材料設計プラットフォーム（MDPF※）
計算シミュレータ、プロセス装置群、計測機器群からニーズに合わせた「オンデマンドデータ」を創出し、DPFを介してAI利用技術と連携することで、最短時間で最適なソリューションを提供する。
※Material Design Platform
AIST Materials Gate データプラットフォーム（DPF）
大量のデータを生成・蓄積する「データリポジトリ」、データのセキュリティを確保する「データ管理基盤」、データの解析を行う「解析ツール群」からなるシステム。材料・目的別に｢光機能性微粒子｣｢配線／半導体材料｣｢電子部品材料｣｢機能性高分子｣｢触媒｣の5つのDPFを提供する。
DPFを利用したデータ駆動型
材料開発のための環境を提供
2016年度から6年間にわたり実施してきた「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超プロジェクト）」。その成果を広く有効活用し、実用化を進めていくことを目的に、NEDOと産総研は、2022年4月、「データ駆動型材料設計技術利用推進コンソーシアム（データ駆動コンソーシアム）」を設立しました。
本コンソーシアムでは、超超プロジェクトで開発された計算シミュレータやプロセス装置、AI利用技術、計測機器等の基盤技術を集約した「材料設計プラットフォーム（MDPF）」を構築。参加会員は各プロジェクトの過程で蓄積したシミュレータや研究データ等を共有できる「AIST Materials Gate データプラットフォーム（DPF）」を利用することができます。
さらに、データ駆動型材料設計に関するセミナーや技術交流会等を実施し、データ駆動型材料開発に関する最新情報を提供するほか、個別課題に対応した技術コンサルティングや、産総研との共同研究のマッチング等を行っていきます。
本コンソーシアムは、データ駆動型材料開発を目指す会員企業へ情報交流の場を提供し、業界全体の技術力向上を図るとともに、ニーズに基づいたデータ駆動型材料開発を加速することで、日本の素材産業の競争力の強化に貢献します。「データ駆動型材料開発」への入り口としてぜひご活用ください。