マテリアルズ・インフォマティクス（仮）を本格的にかじり始めているのだが・・・
私が業務でDX（という名のデータ集約活動）を始めて2年（うち1年は何やればいいか探索期間）、「集めたデータでマテリアルズ・インフォマティクスをやります」と言い続けて・・・るだけだと何も始まらなかったので、それっぽいこと始めてみました(^^♪ ちなみに（仮）とついてるのは、現状はプロセスデータをそれっぽく分析してるだけでマテリアルズをインフォマティクスしてないから(;^_^A
計算で材料を開発、残念ながら自分の周りには怪しい人しかいなかったが自分でやっても怪しかった（笑）今日はそんな現状を記録。
マテリアルズ・インフォマティクスとは
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは、機械学習などの情報科学（インフォマティクス）を用いて、有機材料、無機材料、金属材料など様々な材料開発の効率を高める取組です。AIなどのデジタル技術の発展に伴い、膨大な実験や論文のデータを解析できるようになったことから、注目されています。求める性能を満たす材料の組み合わせや、製造方法を予測できるなどの効果が得られることから、化学薬品や石油などを原料として製品を製造するプロセス系製造業での応用が拡大しつつあります。
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）と従来の開発プロセスとの違い
これまで材料開発の過程は、研究者の経験や知識、スキルに頼っていました。求められる条件を満たす材料を開発するため、何度も研究と実験を繰り返す必要があり、ときには一つの材料開発に数十年の期間を要することもありました。
しかし、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）では、材料開発の過程を、情報科学や計算科学の力によって加速させることができます。例えば、コンピューター上で原子配列の特質を計算したり、過去の論文データを機械学習で分析させ素材の組み合わせを導き出したりすることが可能になりました。
ザクっと書くとマテリアルズ・インフォマティクスでは
実験データや論文データをAIにいっぱい渡してあげると、AIがいい感じに考えてくれて特性上げる手段を教えてくれるよ(^O^)
・・・本当にそんなお花畑的なニュアンスで伝わってきたんです。
プロセス絡むと難易度超絶UP!! はAI時代も変わることはなかった・・・というか今、人間とAIで仕事の押し付け合いしてるんだけど（泣）
マテリアルズ・インフォマティクスよりも前から「計算科学」というのはあって、「半経験的」な手法とか「非経験的」な手法とかは、私のいる周辺でもかれこれ25年以上。材料の安定状態を計算してびっくりするような示唆はしてくれるけど、プロセス、特に「薄膜」という、要は半導体製造と組み合わせるときの制約を考えるのはできないよね・・・という、実験屋と計算屋は相いれない存在であり続けました(;^_^A
マテリアルズ・インフォマティクス・・・調べれば調べるほど、その「非経験的」を超高速でやるだけ、と言っていて・・・嫌な予感はしていました。
ということで実験データを持ち込む「半経験的」な手法に的を絞ったわけなのですが・・・
データの品質の確認と整形は人の手で！！
というのはまあ許せるとして
仕様パラメータを人間側で決めてくれれば統計的に計算するけどモデルの正当性の評価は人の目で！！
それ、インフォマティクスサイドは何やってるの？というか、人の目で判断しちゃうと常識に囚われるからそこを超えるところをAIで、という話は？
・・・がPythonで1ヶ月頑張った現状です。
う～ん、人サイドとしてはAIに示唆してほしい、AIサイドとしては人に責任持ってほしい・・・それ、部署間の責任押し付け合い会議と同じ構図じゃ？？で、成果出たらAIが持ってくんだよね？
という、個人的「マテリアルズ・インフォマティクス」の現在地。
「・・・」の多さが苦悩の大きさ！！
世界のどこかには、きっと私の悩み（プロセス込みのが欲しい）を解決してくれる、夢のようなマテリアルズ・インフォマティクスが存在するはず。
続く・・・のか？