ビッグデータが拓く新時代の触媒化学
【ポイント】
- ハイスループット触媒評価装置による材料ビッグデータの取得
- データ科学に立脚した触媒とプロセスの同時設計
【概要】
北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科物質化学領域の谷池俊明准教授、西村俊准教授らは、北海道大学の髙橋啓介准教授（理学研究院 化学部門、理論化学研究室）、熊本大学の大山順也准教授らと共同で、ハイスループット実験・材料ビッグデータ・データ科学を基盤とした触媒インフォマティクスを実現することに成功しました。
近年、自然科学においても人工知能（AI）という言葉が頻繁に聞かれるようになりました。特に、機械学習などのデータ科学的な方法論を駆使し、材料科学の研究開発を飛躍的に加速せんとする試みを「マテリアルズインフォマティクス（MI）」と呼びます。
研究グループは、MIを触媒開発に利用することを試み、メタンの酸化カップリング反応（OCM）において、日に4000点もの触媒データを自動取得可能なハイスループット触媒評価装置を設計し、これを用いて過去30年で蓄積されたデータ数を一桁上回る12000点ものデータを、わずか3日で取得することに成功しました。さらに、得られた触媒ビッグデータを機械学習などによって分析し、その結果に基づいて固体触媒や反応プロセスを通してOCMの反応収率を大きく改善することに成功しました。
MI は概念的な意味では良く研究されてきましたが、これが真に材料科学に革新をもたらすか否かは、質・規模共に十分な材料データが用意できるかどうかにかかっていました。これまで研究者らが科学論文という形で積み上げてきたデータは、研究者の実験方法や興味を強く反映しており、また、性能の低い材料データを含まず、機械学習には不向きでした。研究グループはハイスループット実験によってこの問題を突破し、30年の研究が、実働1ヵ月に満たない短期間で実施できることを実証しました。
今後、同様の方法論がさまざまな材料分野における研究開発を飛躍的に加速させ、人類社会の持続的な発展に大きく貢献する材料を次々と生み出していく時代が来ると期待されます。
本成果は、2019年12月25日0時（米国東部標準時間）にACS Publications発行「ACS Catalysis」のオンライン版に掲載されました。
なお、本研究は、科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業CREST研究領域「多様な天然炭素資源の活用に資する革新的触媒と創出技術」（研究総括：上田渉）における「実験・計算・データ科学の統合によるメタン変換触媒の探索・発見と反応機構の解明・制御」（研究代表：髙橋啓介准教授）の支援を受けて行われました。
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