材料研究では、プロセス・組織・特性・性能が複雑に関係しており、広大な探索空間の中で多くの試行錯誤が必要となる。これまで、マテリアルズインテグレーションの考え方に基づき、これらの連関を計算科学とデータ科学によってモデル化し、材料設計に活用する研究を進めてきた。
この取り組みをさらに発展させ、材料・プロセスとその背後にあるPSPPの連関をサイバー空間上に表現するマテリアルデジタルツインの研究を進めている。物理モデル、シミュレーション、データ駆動モデル、実験データ、材料知識を組み合わせることで、材料挙動の予測や材料・プロセス設計の探索を可能にする。
現在は、生成AIの発展を取り込み、これらの取り組みをAI for Materialsへと展開している。材料データベース、研究データ、科学文献から抽出した知識、計算・解析モデルやツールなどを、AIが発見・解釈・組み合わせて利用できる研究資産として整備するとともに、それらを活用するAIエージェントの研究を進めている。
最終的には、研究者が自然言語でAIと対話しながら、AIが適切なデータ、知識、モデル、ツールを活用して、仮説生成、研究計画、計算・解析、知識獲得を支援する研究環境の実現を目指す。これは、マテリアルズインテグレーションとマテリアルデジタルツインを、AIが研究プロセスに能動的に参加し、研究者と協働する新たな材料研究へと発展させる取り組みである。