MIを活用した新素材開発
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用した新素材開発
MIとは、膨大な材料データをAIで解析し、新たな材料を設計する手法であり、各国が注目する今後必須となる技術です。従来、実験をもとに「研究者の経験と勘」で進めてきた素材開発を圧倒的に加速することが期待されます。
当社では、実験、シミュレーション、AIを融合させることで「物理・化学法則による提案」と「統計解析による提案」により、再生可能エネルギー・触媒・機能材料・潤滑油等の分野で、革新的素材（高性能・新機能・低コスト・SDGs）の発見・開発に繋げることを目指し取り組んでいます。
AI×Simulationプラットフォーム：MatlantisTMの開発・活用
カーボンニュートラル社会の実現に向け革新的材料への期待が高まる中、分子シミュレーションやAI等のデジタル技術の活用が益々重要となっています。Preferred Networks社とＥＮＥＯＳは、独自AI技術を用いた汎用原子レベルシミュレータMatlantisTMを開発し、両社で設立したPreferred Computational Chemistry （PFCC）社より2021年からSaaSとして提供を開始しました。日本国内に加え2023年4月からは米国、同じく12月からは欧州でのクラウドサービス提供も開始。世界中の新規素材開発に貢献しています。MatlantisTMは圧倒的高速に分子や結晶等の構造や各種物性を計算でき、従来に比べて広範囲な新規素材の探索が可能です。
MatlantisTM・MI活用事例
当社ではカーボンニュートラルに関する研究に力を入れ、MatlantisTMを用いた材料研究の加速ならびに研究開発の革新に挑戦しています。
(1)アンモニア合成触媒のバーチャル探索
化学シミュレーションにより様々な触媒表面上で起こる反応の活性化エネルギー（反応の進行しやすさ）や吸着・脱離エネルギーを算出し、その結果を機械学習・AIにより解析することで、従来よりも高機能な触媒の設計が可能です。実験レスでバーチャルスクリーニングを実施し、候補材料を見出しました。
(2)潤滑油・グリース設計
機械システムの高効率化・高性能化・環境負荷低減に向け、MatlantisTMなどのシミュレーション技術を活用した潤滑油・グリースの設計を行っています。例えば、添加剤の吸着性から摩擦・摩耗特性を高める分子構造の理解、複雑な現象解明を通じた耐摩耗化に重要な化学反応の明確化などです。これらのシミュレーションに基づき、所望のトライボロジー特性を実現し得る潤滑油・グリースのあるべき姿の設計を推進しています。（潤滑油研究開発のページはこちら）
(3)Multi-Scale Simulation × AI によるタイヤ用ゴム材料の開発
複雑な階層構造を有するタイヤ用ゴム材料開発にMatlantisTM等のシミュレーション技術を活用しています。有限要素法・分子動力学(MD)法だけでなく、MatlantisTMにより原子スケールにまで計算対象領域を拡大しました。これらの各スケールのシミュレーションと機械学習（AI）の融合によりタイヤ性能向上に資する材料開発を牽引しています。
(4) 反応自動探索プログラムGRRM20と連携
当社はHPCシステムズ株式会社およびPFCC社と、GRRM20 with Matlantisを共同開発しました。GRRM20 with Matlantisは、MatlantisTM上でGRRMを用いることにより、革新的な計算速度で化学反応経路の自動探索を実現します。
