革新的なマテリアルの創出に貢献し、持続可能な世界を実現するために「Matlantis™」は生まれました。
機能性分子の候補は10の60乗個にも及ぶと言われていますが、これまでに人類が有用性を確認できたのは、そのほんの一握りです。Matlantisは、深層学習などのAI技術を活用した高速な汎用原子レベルシミュレーションで、膨大な未知分子の海から有望な分子を照らしだし、革新的なマテリアルの創出に貢献します。
2024.10.10
2024.10.07
2024.09.27
2024.09.18
2024.09.17
2024.09.13
Matlantisは、深層学習を活用した原子シミュレーションによって、材料特性の原子レベルでの現象解明や、コンピュータを利用した新材料開発を実現するためのサービスです。
未知の材料を含む、分子や結晶などの任意の原子の組み合わせにおいてシミュレーションが可能です。現在は96の元素をサポートしており、今後さらに拡大予定です。
DFT（Density Functional Theory：密度汎関数法）では、高性能なコンピュータを用いて数時間～数カ月かかった原子レベルの物理シミュレーションを、数秒単位で行うことができます。
学習済み深層学習モデル・物性計算ライブラリ・高性能な計算環境をパッケージにすることで、ハードウェアの準備や環境構築をすることなく、シミュレーションによる材料探索が可能です。また、従来の機械学習ポテンシャルとは異なり、ユーザーによるデータ収集や学習が不要です。
DFT（Density Functional Theory：密度汎関数理論）や、DFTB（Density Functional based Tight Binding）法等での計算時間や計算リソースの制約に悩まされている方
MD（Molecular Dynamics：分子動力学法）を活用しているが、良い原子間ポテンシャルがなく困っている方
実験結果をシミュレーションで追従し、理論的な考察を行いながら研究を進めたい方
研究開発部門のDXに取り組み、社内でのシミュレーション活用促進を目指している方
原子シミュレーションは材料特性の原子スケールでの現象解明や、新材料開発を実現するために活用されています。原子シミュレーションは、①現象や構造のモデル化、②シミュレーション（計算）の実行、③計算結果の解釈とモデルの更新のプロセスを繰り返します。現象や構造のモデル化や結果の解釈は専門家の深い思考が必要です。
従来手法であるDFTでは1回の計算に数時間～数週間かかるため、多数の試行が難しく、シミュレーションは主に機構解明や現象の裏付けに用いられてきました。一方、Matlantisなら計算結果がすぐに得られるため、インタラクティブに思考と試行を繰り返しながら、材料開発を加速することができます。Matlantisがシミュレーション先行による材料探索を可能とし、研究開発部門全体のDXにも繋がります。
ガラスを主軸に、化学品や電子部品など素材全般に対してアプローチし、独自の素材ソリューション提供を目指すAGC株式会社。 その研究開発現場では、実験化学者たちによるMatlantisの活用が進んでいます。 同社の技術本部先端基盤研究所と材料融合研究所で材料研究開発を担う３名の研究者に、Matlantis導入の経緯や各部署での使い方などについてお話を伺いました。
開発のスピードアップに貢献するMatlantis の使いこなし、計算化学で実験の先回りを実現。 “開発部門のスピード感に付いていける計算スピードや効率的なシステムが望まれているところに数万倍の計算スピードを実現したMatlantisが登場したことで、具現化までの道筋が一挙に増えたと感じています。”
トヨタ自動車株式会社 東富士研究所 先端材料技術部 山﨑様の社内でのMatlantis活用に関するインタビューです。山﨑様が実際に感じたMatlantisの魅力、Matlantis活用によって社内で起きている具体的な変化を、研究者/事業の視点でお話し頂きました。
従来だと約20年かかる計算をMatlantisでは一週間で完了し、触媒開発期間が十分の一以下までに短縮されました。物質・素材に関わる様々な業界に対して、Matlantisの可能性に限りはありません。
掲載許可を得た一部クライアントのみ掲載
革新的なマテリアルの創出に貢献し、持続可能な世界の実現を目指します。
Matlantisを使って、自社で開発している独自材料のシミュレーションをしたいのですが、どのようなデータの用意が必要ですか？
Matlantisは学習済みの汎用的なポテンシャルを提供いたします。お客様による、教師データの作成・学習を行うことなくご利用いただけます。
対象となる系や現象に応じて、適切な原子間ポテンシャルを選んで利用するのでしょうか？何種類のポテンシャルが提供されますか？
Matlantisでは、1つのポテンシャルでさまざまな系を扱うことができる、汎用なポテンシャルを提供します。
Matlantisの計算精度はどれくらいですか？
概ね、RandomなデータでMAE 0.03 eV/atom、BulkでMAE 0.01 eV/atom程度です。
Matlantisを使って、最大何原子まで計算できますか？
計算対象の近傍原子の数に依存しますが、概ね数千原子程度です。例えばPt_fccの場合は、3000原子程度まで計算が可能です。
Matlantisは樹脂や高分子の研究にも利用できますか？
例えば、モノマーの反応性や高分子の部分構造のシミュレーションなどで利用できます。古典ポテンシャルと比較して、速度や原子数の制約は強くなりますが、精度に重点を置いた計算を行うことが可能です。
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