データ駆動型触媒研究クラスター＜展開型＞

人工知能技術を活用し、革新的な固体触媒を創出する

鳥屋尾　隆

浦川　篤、Davide FERRI、Evgeny PIDKO、Christophe Coperet

触媒をはじめとする材料科学研究は未だ「絨毯爆撃的なスクリーニング」から脱却できていない。研究者はこれまで、大量の実験データ・文献知・経験知を統合して、予測・仮説の形成を行ってきたが、年々増え続ける膨大なデータ・知見を咀嚼し、目的に対して適切な仮説を提供できる人材は皆無である。人知に基づく研究は限界を迎えており、データ科学の先進技術を導入して材料科学研究の在り方を刷新することが求められている。

本クラスター研究では、実験・理論・データ科学を融合した新しい触媒研究の方法論を確立することを目指す。本研究により集積された実験データ、計算科学による知見を統合して対象とする触媒反応・分野の理論を体系化する。また、開発した新規触媒を単なる1成功例に終わらせることなく、その高性能要因を抽出し一般化することで、さらなる高活性触媒開発の礎とする。