2021.07/07 マテリアル・インフォマティクス（1）

AIやビッグデータを活用し、データマイニングする手法により材料研究を行うことがブームになっている。昨年高分子学会誌でも特集があり、そこで物理学の先生が「データ科学には物理学が無い」と言われて嘆いた話が書かれていた。

その通りなので、嘆く必要は無いのである。当方にしてみればこのようなデータ科学的手法を用いた材料研究を行うことが新しい、と考えておられる先生が遅れていると思う。企業ではすでにそのような取り組みが40年以上前から行われてきた。

当方も新入社員グループ研修でタイヤの軽量化テーマを担当したときに、市販されていた他社のタイヤの解剖を行って集められたデータを用いてマテリアル・インフォマティクスにより、当時の技術を集積して最も軽量化されたタイヤを製造したならば、それはどのような重量となるか、求めている。

この時用いたのは、IBM3033という大型コンピューターで、そのコンピューターに用意されていた統計パッケージの中の多変量解析を使用している。

当時多変量解析は普及が始まったデータ科学の手法であるが、誰も大学で学んでいなかった。ひどいのは指導社員も多変量解析のことはご存じなく、大量のデータから単相関グラフを大量に書いて、それらを見較べて結論を出そうと考えていた。

ただ集められたデータ群の複雑さから、単相関のグラフを書く前に軸をどのように選ぶのかが議論となった。その時統計学を専攻してきたM君が、このような場合には多変量解析というのが使えるよ、と軽く発言した。但し、その後この発言で彼は袋叩きにあいそうになった。

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