2023.09/08 マテリアルズインフォマティクスの問題
かつて高分子のレオロジーについてダッシュポットとバネのモデルを用いて研究していた時代があった。しかし、クリープという現象についてこのモデルでは説明できないことが分かり、１９８０年代に頓挫している。
ゴム会社では、１９７０年代に数理モデルによる高分子研究は否定され、研究者はひどい目にあったらしい。当方のようなセラミックス事業を研究所で住友金属工業とのＪＶを起こしたケースでは会議前になるとＦＤを壊されたりという妨害を受けたので、当時のレオロジー研究者は大変だったのではないかと想像している。
さて、２０１０年代に第３次ＡＩブームが始まって、日本でもマテリアルズインフォマティクスが流行したので、慌てて飛びついた企業が多いのではないか。
マテリアルズインフォマティクスという何か魔法のような名称だが、１９８０年前後に情報工学の講座設置ブームが起きた時の流れであるデータサイエンスの一分野である。
第三次ＡＩブームでＡＩが導入されたデータサイエンスと書けばわかりやすいかもしれない。コンピューターという学習機械を用いてビッグデータで機械学習を行い、答えを見つけようという手法である。
これで新しい知を見つけられるとアカデミアが騒ぎ、マテリアルズインフォマティクスを推進する会社まで生まれている。弊社はこのブームが起きる前から問題解決法の一手法として多変量解析を指導してきたが、この多変量解析は、機械学習の一手法に組み入れられている。
これは少し問題である。確かに機械学習の側面もあるが、多変量解析には多変量解析の解析方法が存在し、その中には単純に回帰を求めるだけではない方法もある。
５０年近く多変量解析を利用してきて、この手法を気軽に機械学習の一手法として説明しないでいただきたいと思っている。多変量解析の一部に機械学習もある、そして機械学習には多変量解析以外の方法もある、ぐらいのほうが誤解を生まない。
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