JASIS2024見聞録　バーチャルラボ&データを拾い集めて製品設計する未来？

こんにちは。かず波です

先日JASIS2024へ行ってきました。

ブース見学

新しい機器購入のために、各メーカーで話をうかがいました。

分析者として駆け出しの頃は、ブースでのやり取りは、色々知りたいのに具体的な質問に至らず、ちぐはぐで不完全燃焼な事もありました(汗)

今ではプロの分析機器技術者と話できる数少ない機会として、より深い(マニアック？)ところまで知るために、質問をぶつけささていただいています。
ありがたいことです。

あらかじめ想定した質問では知り得ない情報が、話の流れから次々と得られた時は、充実感MAXです。

気の合う担当者と出会えた時は、ここぞとばかりに質問攻め(笑)で、楽しいひとときを過ごさせていただいてます。感謝です！

計測・分析データの共有化

最近、AIの進歩がすごいみたいですね。
JASISでもそれに関連するトピックスとして、
「設計・計測・解析の協調プラットホーム委員会　第2回公開講演会」日本学術振興会
を開催していましたので、聴講してきました。

クラウド上に仮想ラボ空間をつくり、分析、実験、プロセスデータとそれらを得た条件(メタデータ)と共に計測分析データ共通フォーマット(MaiML:Measurement, Analysis ,Instrument Markup Language)
に入れ、共有するというものです。

分析メーカごとに異なる出力方式、多種類機器測定時の同一試料、同一箇所の再現リスクなど、課題はあるようですが、JISも成立した(JISK0200 2024:計測分析装置の分析データ共通フォーマット)みたいで、具体的な動きも出てきたようです。

材料科学分野での競争力、生産性向上を想定して開発が進んでいるようですが、いずれは廃棄物再生分野でも、それを材料と捉えた多くの利用可能なデータが得られるようになるかもしれませんね。

そうなれば実験計画の時点で、ある程度裏づけのとれた仮説の下でパラメタの設定が可能になり、その結果よいモデルが早く得られ、新たな処理方法が効率的に得られるようになるのかもしれません

共通フォーマットで作成されたデータは、多変量空間に散らばるビッグデータとして、AI利用しやすいものになるので、そこからの提案(いわゆるマテリアルズインフォマティクス:MIの一部として)は、今まで利用していたデータ(文献、特許など)に比べ、よりピンポイントなものが得られるのではないでしょうか

Chat GPTでも明らかなように、何もないところから考えていくより、何かしらあるところをブラッシュアップして質を高めていく流れは日本人の特性的にも合っているのではないでしょうか

自分の発想をより早く具現化できるツールとして夢が広がります！

という夢の広がるJASIS2024でした。