■ コア技術
当研究室は、材料科学および産業応用向けのデジタル技術を開発しており、シミュレーション、AI ／生成AI（GAI）、デジタルツイン技術を統合している。MACSiMUM AI プラットフォームおよび先進的なデジタルツー ルを活用し、産業現場で実用可能なAI ソリューション、材料設計・プロセス解析、モデルベース試験・検証、専門教育サービスを提供する。統合プラットフォーム、カスタマイズソリューション、およびAI による最適化を通じて、材料メーカーの経験依存型開発からデータ駆動型研究開発への転換を支援する。また、半導体材料およびモデリング分野における豊富な知見を基盤に、化合物半導体および基板材料向けデジタルツインソリューションを提供し、データ駆動型およびAI 活用型イノベーションによって材料開発およびプロセス最適化を加速する。
■ 技術特徴
▶ プログラミングを必要としないNo-Code 型の機械学習ツールを提供し、ユーザーが実際の産業現場へ迅速に適用できる環境を
実現する。
▶ 従来のプロセスパラメータ管理をデジタル化し、高付加価値な情報活用へ転換することで、研究開発効率を最大化する。
▶ 材料化学、化合物半導体、材料シミュレーション、人工知能などのデジタル設計技術と高度なデータサイエンス能力を融合し、
企業のデジタルトランスフォーメーションを加速するとともに競争力向上を支援する統合ソリューションを提供する。
ミクロン粉末の微細化が可能で、ガラスセラミックスおよびインジェクションフィードストックに適用する。
 |
現実世界の物理現象は単独で存在するものではない。マルチフィジックスシミュレーションは、熱・構造・流体・電磁場間の相互作用を解析し、異分野間の潜在的リスクを早期に特定するとともに、複雑な物理現象を設計最適化に活用可能な知見へ変換し、一度で成功する設計開発を支援する。
|
 |
MACSiMUM プラットフォームは材料電子データベースを構築し、実験データ、シミュレーションデータ、文献データなどの多様な情報を機械学習で利用可能な形式へ変換する。原子レベル計算からプロセスパラメータに至るマルチスケールデータを統合することで、データの断片化を解消し、再利用性を向上させる。
|
 |
材料科学の専門知識と統計解析および機械学習手法（予測モデル・最適化モデルを含む）を融合し、実験データおよびデータベース情報から専用AI ソリューションを構築する。結果は直感的な可視化形式で提供され、配合シミュレーション、意思決定支援、運用提案を可能とし、開発期間短縮、コスト削減、省エネルギーおよび脱炭素化目標の達成を支援する。
|
 |
従来のデータ解析とは異なり、材料分野の専門知識とデータサイエンスを融合し、特徴量設計および機械学習によって構造―特性相関を解明する。実際の試行錯誤をシミュレーションおよびAI による仮想実験へ置き換えることで、高精度なデジタルツインを構築し、材料研究開発サイクルを大幅に短縮する。
|
■ 応用分野
|
▶ AI によるデータ解析・予測・可視化
微視的な物理化学特性や微細構造から巨視的なシミュレーション結果まで、材料挙動を多階層で解析し、データ駆動型研究開発フレームワークを活用して材料開発を加速する。シミュレーション、機械学習および実験データベースを統合することで、物性予測、配合設計最適化、プロセス最適化、新材料の迅速設計を実現し、結果を視覚的に提示して意思決定を支援する。
|
 |
|
▶ 材料 AI 応用事例―材料分野の専門知識へのアクセス
MACSiMUM プラットフォームには20 件以上の材料AI 応用事例を収録しており、エポキシ樹脂、ガラス、コンクリート、複合材料、先進セラミックスなど幅広い材料分野に対応した専用AI モデルおよびカスタマイズ可能な電子データベースを提供する。これにより効率的なデータ管理とAI 解析を実現する。
|
 |
|
▶ 仮想実験によるワイドバンドギャップ半導体開発のボトルネック解消
複雑な結晶成長プロセスに対し、マルチフィジックスシミュレーション（COMSOL）とAI を統合してデジタルツインシステムを構築し、熱輸送・流動・物質移動挙動を高精度にモデル化する。大規模な仮想実験により最適な成長条件を迅速に探索し、実験コストを削減するとともに、半導体材料の研究開発期間を50％以上短縮する。
|
 |
|
▶ 材料価格および排出量データを活用したカーボンフットプリント・コスト予測
機械学習を活用して材料特性予測および配合最適化を行い、実験時間、開発コストおよび原料ばらつきを低減する。特に高付加価値循環材料の開発に有効であり、コスト管理と脱炭素化目標の達成を支援する。
|
 |
■ Contact Us
Material and Chemical Research Laboratories
Dept. of Digital Twin Laboratory for Materials (X200)
Tzu-Yu Liu
Tel:+886-3-5913363
E-mail:jill.t.y.liu@itri.org.tw