재료 재료 정보(MI)는

1. 글을 쓴 배경

글쓴이는 과거에 재료 개발에 종사했다
지금은 데이터 과학(DS)으로 옮기기 위해 매일 공부하고 있다.
이번에는 MI에 관심이 있어서 기사를 썼어요.
글을 쓸 때 많은 자료를 참고해서 만들어요.
틀릴 수도 있어.
그때 지적해 주셨으면 좋겠습니다.
잘 부탁드립니다.

2. 재료 정보(MI)는

일립첨단기술유한공사는 이렇게 정의한다.
재료 정보(이하 "MI"로 기재)는
"정보과학기술(기계학습, 데이터 발굴 등)과 통계 분석 방법을 통해 재료 개발 효율을 높인다. 참고1)
쉽게 말해 소재 개발을 효율화하는 AI다.
분석 실험과 논문을 통해 소재의 분자 구조와 제조 방법 등을 예측하고, 디지털화가 진행되면서 슈퍼컴퓨터 등 고성능 정보처리 장치가 방대한 데이터를 조작할 수 있게 되면서 최근 들어 소재 분야에서 활용이 확대되고 있다.
지금까지의 재료 탐색에서 한 연구원은 지식과 경험에 따라 화합물을 선정하고 디자인하여 많은 합성을 하여 그 특성을 평가한 점이 광범위하게 전개되었다.
컴퓨터의 높은 정밀도를 이용하여 계산된 재료 데이터베이스와 AI 등의 소재 정보를 토대로
데이터를 통해 연구원들의 지식과 직관을 지원하고 시간과 비용을 대폭 줄일 것으로 기대한다.참조 1)

좋은 재료를 만들기 위해서.
온도, 시간, 압력, 재료 투입 시간, 방법, 촉매제 유무 등 실험 파라미터가 매우 많다
과거의 데이터, 경험, 직감에 근거하여 그것을 최적화시켜야 한다
실험 조건을 제시하는 것만으로도 시간이 걸리고 번거롭다.
MI 등을 통해 자동으로 조건을 제시하면
그 분과학자는 창조적인 일에 두뇌와 시간을 사용할 수 있고 개발 효율도 높일 수 있다고 한다.

MI의 개발에 따라
지금까지 사람들의 경험과 직감은 데이터에 따라 평가됐고 개발 속도도 빨라질 것으로 보인다.

3. 주목받는 이유

경제산업성의 세계 개발비 추이를 확인하면
미국, 중국은 2006년부터 2015년까지 10년간 개발비가 급격히 증가했지만 일본은 거의 비슷했다.

삼정화학주식회사(화학 제조업체)의 유가증권 보고서를 확인했어도
연구개발비는 거의 비슷했다.

한 회사가 단정할 수는 없지만.
재료 개발의 개발 비용도 그다지 증가하지 않는다.
경제산업성의 발표 자료에 의하면
일본은 앞으로의 재료 개발 기간을 원래의 20분의 1로 단축할 계획이다.

개발 기간을 1/20로 설정하려면
현재의 예산과 연구자의 경험과 직감으로 개발하는 현재의 개발 기법은 불가능하기 때문에 AI 등의 철저한 활용을 주문한다.
이에 따라 소재 개발 효율성을 높이기 위해 MI 개발이 진행 중이다.

4. 왜 MI가 진전이 없는지

자료를 참고하면서 글쓴이의 생각을 쓰다.

① 재료 개발의 목적과 규칙이 명확하지 않다

예를 들어 보드게임 같은 규칙은 명시적으로 정해져 있고, 목적도 상대를 이기도록 명시돼 있기 때문에 AI에게 맡기기 쉬운 부분도 있다.
그러나 재료 개발을 할 때 규칙과 목적이 결정되지 않아 어떤 재료를 개발할지 자유롭다.
따라서 인류는 물리, 화학, 재료학 등 전문 지식을 능숙하게 사용하고 재료 개발 중인 문제 설계(규칙과 목적의 설정)를 진행하며 이 문제를 해결하기 좋은 기계 학습을 능숙하게 사용하면서 재료 개발을 진행해야 한다.참조 3)
그러나 현재 문제를 설계하고 적합한 기계 학습을 선택할 수 있는 사람은 드물다.

② 연역적 혹은 귀납적

재료 개발에는 구조와 구성을 고려하는 방법과 기능성, 특성을 고려하는 방법이 있다.
CNF(셀룰로오스 나노섬유)라는 신재료를 발견했을 때
어떤 재료의 특성이 있는지, 어떤 것에 적용될 수 없는지를 고려하다
순서 문제를 해결하기 위해 재료 개발을 진행하였다.
최근 개발 방법은'강도 좋은 소재를 개발하고 싶다'는 등 명확한 목적(소재의 기능과 특성)을 달성하기 위해 소재를 찾는 구조와 구성의 역문제를 해결하기 위해 자주 개발되고 있다.
목적에 따라 규칙 설정이 달라 선정이 어렵다.

③ 분야별로 다름

한 마디로 자료를 요약해도 광범위한 분야다.(단지 하나의 예일 뿐)
유기물
저분자
의약품 관계
알코올류
고분자
- 단단한 수지(상자 등)
- 부드러운 수지(필름 등)
- 전자 부품(유기EL 등)
- 윤활제(엔진 오일 등)
무기물
금속계
건전지 부품
자동차 부품
비금속계
- 토기(찻잔 등)
유리.
전해질
일본의 소재 제조업체가 경쟁력 있는 기능재료의 예

위에서 말한 바와 같이, 자료는 한 마디로 요약해도 매우 넓다.
개발 방법, 추진 방법, 평가 방법이 완전히 다르다
모든 분야는 깊은 지식을 필요로 한다.
(자기가 회사를 옮길 때마다 여러 사람을 찾아다닌다
저는 전문 서적을 읽고 업무를 진행했습니다.)
어떤 영역에서 MI를 만들어도 다른 영역에서 똑같이 사용하기 어렵다
다시 만들어야 한다고 생각해요.

④ 데이터 미비

성공한 예도 논문에 많이 썼다
논문에도 상세한 조건이 없다
분석 결과를 모두 기재하지 않은 경우도 있다.
실패의 예는 실험 노트에만 기재된 적이 있다
미공개 사항이 있습니다.
데이터가 적어서요.
하나하나 실험을 해서 데이터를 얻을 수도 있어요.
때로는 한 재료의 제작과 평가에 일주일이 걸린다.
데이터를 수집하는 데도 많은 사람, 돈, 시간이 필요하다
현재 일본의 개발비도 어려운 점이 있다.
그 밖에 데이터의 보존 방법도 연구원에 따라 다르다
기계를 배울 수 있도록 예처리도 시간이 많이 걸린다.

5. 앞으로의 MI 추진

앞으로 MI의 발전은 다음과 같은 두 가지가 필요하다.
· 재료 개발의 전문 지식을 습득하는 동시에 기계 학습 등 데이터 과학 지식을 가진 인재를 늘린다.
어떤 재료를 개발할 때 어떤 기계 학습 모델과 통계학에 적합한지 판단할 수 있는 인재를 늘린다.
· 경영자를 포함해 모두가 MI의 장점을 이해하고 예산과 인재를 충분히 확보할 수 있는 상태가 되도록 해야 한다.
(DX를 촉진하는 말과 유사)

6. 참고자료

1)
최근 몇 년간 주목받은'소재·Informatix(MI)'
(일립첨단기술유한공사)
https://www.hitachi-hightech.com/hsl/products/ict/cloud/ci/or_mi.html
2)
재료 산업에서 혁신의 역할과 기대
(경제산업성)
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/chemistry/downloadfiles/180112materials-innovation.pdf
3)
재료 디자인 - 재료 개발의 기계 학습 초입문 -
역사가 유구한 일간 산업신문사(2019/7/20)
구정 발행일자: 역사 2019/7/20
ISBN-10 ‏ : ‎ 4526079863
https://a.r10.to/hDM6pz

4)
재료 개발
(주식회사 삼정주우은행)
https://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/resources/pdf/3_00_CRSDReport090.pdf
5)
국립연구개발법인 화학기술진흥기구
연구개발전략센터(사례 소개 등)
https://www.jst.go.jp/crds/
실제 MI를 제작하면 다음과 같은 책들이 있다.
실천 재료 정보학 파이톤의 재료 디자인에 대한 기계 학습
사이즈 B5 사이즈/페이지 수 184p/높이 24cm
상품번호 978476490650
NDC 분류 571.07
C 코드 C3043
https://a.r10.to/hDxJjE

자세히 알고 싶다면 다음과 같은 책이 있다.
재료 개발 및 활용집
https://www.gijutu.co.jp/doc/b_1975.htm