Our Purpose
提案する新しい研究開発法
これまでの研究開発は、人の作業に依存した実験を基本としていたため、ヒラメキの回数に限界がありました。これからはAIロボットを積極的に用いた実験的探索を基本とした新しい研究開発法が必須です。本研究では、つくる・はかる・ためる・わかるのループを提案します。
3つのPOC
新しい研究開発法を示すために、３つのPOC（Proof of Concept）を掲げます。
試行錯誤回数の限界を超える
先入観の中での
非効率的考察を解決する
非効率的考察を解決する
研究機関での過ちをなくす
試行錯誤回数の
限界を超える
限界を超える
先入観の中での
非効率的考察を
解決する
非効率的考察を
解決する
研究機関での
過ちをなくす
過ちをなくす
ヒトに依存した仮説駆動型研究は試行錯誤回数に限界があります。そこで、自律的に目的材料を「つくる」、多様な特性を多様な方法で「はかる」、集まったデータを処理し効率的に「ためる」ハイスループット自立探査型システムにより、ヒトの営みを超えることを目指します。
少ない情報からのPDCAサイクルで行う仮説駆動型は、先入観による非効率的考察に陥りがちです。そこで、ヒラメキを誘発する「つくる」「はかる」「ためる」工程要素と、それらをデータでつなぐ機械学習等の仕組みを開発し、データ駆動と仮説駆動のハイブリッド型の研究方法を確立します。
データから得られるナレッジ、すなわち人のヒラメキを誘発しうる知識を、研究開発機関・研究開発企業・計測器メーカーなどと共有することにより、各研究機関で同じ過ちを繰り返さないマテリアル研究開発エコシステムにつなげることを目指します。
① ハイスループット自律探索システム要素技術
「つくる」：真空成膜を用いた自律実験システム
「はかる」：自動結晶構造解析システム
「ためる」：材料特性予測システム
② データ駆動/仮説駆動ハイブリッド型研究
「わかる」：勘・コツ・経験に基づいてヒラメキを誘発する工程要素を
「つくる」「はかる」「ためる」工程要素と
データでつなぐ機械学習等の仕組みを開発する．
③ ナレッジシェアリング
データから得られるナレッジ，すなわち人のヒラメキを誘発しうる知識を
研究開発機関、研究開発企業、計測器メーカーなどと共有し，
マテリアル研究開発エコシステムにつなげる．