登壇者：
松澤信之博士
パナソニック株式会社 産業ソリューション社 エンジニアリング事業部

要旨：
半導体技術の進歩によるCPU性能の向上に加え、近年のクラウドコンピューティング環境の拡大は、妥当な時間枠内で計算可能な候補分子の数を飛躍的に増加させることで、計算化学に基づく材料設計に多大な影響を与えている。 さらに、マテリアルインフォマティクス（MI）分野における急速な進歩により、材料特性の予測速度が加速しており、従来の計算手法では数時間あるいは数日かかっていた予測が、現在ではMIによってミリ秒単位で可能となっている。これらの進歩により、所望の特性を示す可能性のある数百万もの材料に対する大規模なスクリーニングが可能となった。 また、最近のAI関連技術の進歩による成果は、逆材料設計を実現するための様々な提案という形で、材料開発の分野にさらに導入されつつある。本講演では、電子産業における材料設計にこうした進歩を取り入れるための我々の試みの成果として、ヘテロアセンなどの有機キャリア輸送材料の設計事例について紹介する。 クラウドコンピューティング環境を活用した、こうした材料25万件のスクリーニング結果について、深層強化学習など、逆材料設計の様々な手法に関するベンチマーク研究の結果と併せて議論する。