化学構造の「共通ID」を開発～材料データベース統合で探索や機械学習を加速～

皆さんは、新しい素材を見つけたいと思ったとき、どこで情報を探しますか？世界中には、たくさんの大学や研究機関が、日々新しい素材の研究成果を発表しています。でも、それぞれの研究機関が使うデータの形式や整理の仕方がバラバラだと、情報を集めて比較するのがとても大変なんです。

そこで、東京大学の先生たちが「Graph ID（グラフアイディー）」という、まるで素材のための「共通のIDカード」のようなものを開発しました。このIDがあれば、バラバラだった材料のデータが、まるで同じ整理箱に入っていたかのように、まとめて扱えるようになります。これは、材料を探すスピードをぐっと速くするだけでなく、コンピューターに学習させて新しい素材のアイデアを見つけてもらう「機械学習」という技術にも、大きな力を発揮すると期待されています。

例えば、皆さんがよく使うスマートフォンの部品や、電気自動車のバッテリーに使われる新しい素材。これらを開発するには、膨大な数の素材の中から、目的に合ったものを見つけ出し、さらに改良していく必要があります。これまでは、それぞれの研究機関が持つデータベースから情報を引っ張ってきて、一つ一つ手作業で整理し直す、という気の遠くなるような作業が必要でした。それが、この「Graph ID」があれば、コンピューターが自動で「この素材はあの研究機関のデータと同じ仲間だね」と認識してくれるようになるのです。

これは、まるで図書館にたくさんの本があるけれど、それぞれ違う言葉で書かれていたり、違う分類方法で整理されていたりする状態から、全ての本のタイトルや内容を共通の言語で索引化して、どこにどんな本があるかすぐわかるようにするようなイメージです。この共通IDのおかげで、研究者たちは、たくさんのデータを集める手間を省き、もっと創造的な「こんな素材があったらいいな」というアイデアを考えることに、時間を集中できるようになります。素材開発のスピードが格段に上がり、私たちの身の回りの製品が、もっと便利で高性能なものに変わっていく未来が、ぐっと近づいてくるかもしれません。