講演者：
ローラ・スカーバス＝エヴァース博士（上級研究員）

要旨：
機械学習と物理ベースのモデリング、およびエンタープライズ・インフォマティクスの統合が、材料探索をどのように変革するか。

クリーンエネルギーの未来や循環型経済といった地球規模の課題により、新素材への需要が高まっています。通常、素材の性能は数多くのパラメータに左右されるため、実験のみに依存する従来の研究手法では、時間がかかり、非効率的で、費用も法外に高くなってしまいます。データ駆動型のアプローチを採用することで、新素材の発見プロセスを大幅に加速させ、アイデアから市場投入までの期間を短縮することができます。

本プレゼンテーションでは、Schrödingerの機械学習技術と物理ベースのモデリングを統合することで、新素材の物性を予測する方法について解説します。 高分子や光電子材料といった重要な材料科学分野のユースケースを例に、実験から得られたデータや物理ベースのモデリングを活用して、物理特性を予測し、さらには新しい化合物を提案する機械学習モデルを構築する方法を解説します。最後に、機械学習の手法を共同設計スキームに統合することで、専門家ではないユーザーにとってもその利便性と利用しやすさを最大限に高める方法について実証します。