【講演主旨】

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【プログラム】

　接着剤の設計は、配合・プロセス・被着体といった多様な因子が複雑に影響し合うため、従来は膨大な実験に依存した探索が必要であった。一方で、実際の開発データはスパースかつ高次元であり、未試験条件に対する予測が困難である。本講演では、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、この課題を克服するための具体的手法を解説する。特に、中間物性の活用、質的変数の潜在変数化（LVGP）、および構造物性相関（QSPR）といったアプローチにより、未知材料・未試験条件に対する予測精度を向上させる方法を体系的に示す。さらに、これらの技術を単発の解析で終わらせず、事業貢献につなげるためのテーマ選定や成果創出の仕組み化の考え方にも触れ、研究開発の効率化と価値創出の加速について実践的に解説する。

1.　はじめに 
　1.1　積水化学におけるMI推進 

2.　配合、プロセスと潜在変数を活用した接着剤の設計 
　2.1　接着剤の設計に必要な要素
　2.1　質的変数の潜在変数への変換 
　2.2　中間物性を活用した予測モデル 

3.　構造物性相関を活用した接着剤の設計 
　3.1　配合情報からの設計と構造情報からの設計 
　3.2　化学構造の構造記述子化と配合系への適用 
　3.3　変数選択 
　3.4　機械学習モデルの構築と評価 

4　MI活用で成果創出を加速するための仕組み化
　4.1　事業貢献につながるテーマ選定
　4.2　成果刈取りの仕組み化

【質疑応答】

【キーワード】

マテリアルズインフォマティクス（MI）、接着剤設計、スパースデータ、次元の呪い、中間物性、潜在変数（LVGP）、構造物性相関（QSPR）、材料開発DX、機械学習、データ駆動型開発、研究開発マネジメント、成果創出

【講演のポイント】

100を超える実開発テーマへのMI適用と実製品への展開実績を背景に、スパースデータや多変量設計といった現実課題に対し、MIを活用して成果創出を実現する実践的アプローチを解説する。さらに、解析手法にとどまらず、成果創出につなげるためのテーマ選定や仕組み化までを一体で解説する。

【習得できる知識】

・    接着剤設計における課題構造（配合・プロセス・被着体の相互作用）の理解
・    スパースデータ・高次元問題への具体的対応アプローチ
・    中間物性・潜在変数（LVGP）を活用した予測モデル構築手法
・    構造物性相関（QSPR）による材料探索の考え方
・    未知条件・未試験材料に対する予測の実践的方法
・    MIを事業貢献につなげるためのテーマ選定と成果創出の仕組み化

【講演主旨】

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【プログラム】

　MIの重要性が認知されてきて世の中にはMI適用事例が数多く示されてきています。本件も粘着剤の設計に実際にMIを適用した事例紹介となりますが、本事例の特色は、検討を解析専門部署で行ったものではなく実験担当部署の解析を主業務として行っていないメンバーにて実施されたところです。実際に実験を行うメンバーだからこそ行えたポイントなども示し検討の実際を伝えます。また、MI適用によって得られる価値は設計の最適化だけではない部分も示すことで聴講者の方のMI実践の参考になればと思います。

1.　ものつくり企業におけるMIの重要性  

2.　事例紹介：ホットメルト粘着剤の検討 
　2.1　MI適用にて解決する課題 
　2.1　説明変数と目的変数 
　2.1　教師データの解析 
　2.1　網羅的探索による結果と考察  

3.　ものつくり企業におけるMI活用のポイント 

【質疑応答】

【キーワード】

マテリアルズ・インフォマティクス、データ駆動型研究、事例紹介

【講演のポイント】

MIに従事していない方が設計効率化のために専門知識にとらわれず実際系にMIを適用した事例を通じて、ものつくり企業におけるMI活用のポイントを示します。

【講演主旨】

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【プログラム】

　高分子接着界面の研究において、実験に加えて、従来、第一原理計算、分子動力学計算などを利用した分子シミュレーションによる解析が行われてきた。分子シミュレーションは、しばしば分子レベルの材料設計に関する知見を与えてくれるため興味深い。本講では、分子動力学計算による高分子界面剥離挙動の解析、および第一原理計算により生成されたデータを利用して、界面接着性に関わるインフォマティックス解析を実施した事例等について紹介する。

1.    アモルファス高分子の分子シミュレーション

2.    接着界面解析に向けた分子シミュレーション

3.    第一原理計算による接着界面の相互作用解析 

4.    第一原理計算を利用したMIによる接着界面研究事例 

5.    全原子系分子動力学法による接着界面剥離挙動のシミュレーション 

6.    粗視化分子動力学法による接着剤バルク高分子の凝集破壊シミュレーション 

【質疑応答】

【キーワード】

高分子界面、接着、分子動力学法、第一原理計算、DFT計算、機械学習、データベース、物質探索

【講演のポイント】

分子シミュレーションは接着界面における分子レベルの構造と接着性を関連付ける研究に利用できる。本講では、分子シミュレーションデータを利用したMI解析により、接着物性に関わる物質探索を行った事例等について紹介する。

【習得できる知識】

・高分子接着界面解析における分子シミュレーション
・分子シミュレーション、機械学習、およびデータベースを利用した物質探索研究