材料の物性とパフォーマンスは、物質から材料までの様々な要因に支配されている。それらの要因を広くカーバする信頼性の高いデータは、信頼できる物性予測と材料設計の基盤になる。無機材料データ駆動研究に必要なデータ基盤を構築するために、自然言語処理によりデータ収集対象論文の選択を最適化し、高度な知識を有するエディターが収集したデータをデータベースに登録する。また、既存の物性データベースとのリンクや関連物質の電子構造やフォノン構造についての第一原理計算によりデータを拡充する。
物質の電子構造、結晶構造、材料のプロセス条件、組織構造、特性、パフォーマンスのデータを統合し、機械学習を用いて材料物性に影響の大きい要因を解析し、物理化学理論に基づいてそのメカニズムを解明する。多相材料、界面や複合材料を含めて、複雑系材料の設計と最適化を行い、材料実験により検証する。