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トヨタ自動車株式会社Matlantis活用事例:imageトヨタ自動車株式会社 東富士研究所 先端材料技術部 主幹 山﨑久嗣様 

トヨタ自動車株式会社Matlantis活用事例

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。

トヨタ自動車株式会社

業  種
輸送用機器
事業内容
自動車の生産・販売

Q.どのような研究開発に取り組んでいるのか教えてください。

弊社では主に車にのせる材料、具体的には電池、半導体、触媒、車の車両本体に使う有機材などを扱っていて、それらに対する研究開発を行っています。我々にとって、材料の研究開発は非常に重要です。例えば、自動車が加速する、燃費が良くなるといったことは、そこの材料がキーポイントになってきます。そのため、材料開発にブレイクスルーを起こし続けることが、良い製品に繋がると考えています。

Q. Matlantisの特長を教えてください。

「これまで」との違い
Matlantis以外の他ソフトウェアなどのアプリケーションは決まりきった計算しかできず、それは研究開発からすると色々と難しい面が出てきます。その結果として、なかなか目的のものが得られないというのが「これまで」でした。

一方、Matlantisは自由度が高く、特に実験担当者の「これやりたい」という要望、計算担当者の「こうやりたい」という要望に対して、ライブラリなどを自由に足して対応することができます。その点において、Matlantisはものすごく研究開発に適用しやすいものになっていると思います。

これまでは、アプリケーションといっても自分のやりたいことができない、敷居が高いといった要因で、あまり実験担当者の人が「使ってみよう」とはなりませんでした。

一方、Matlantisに関しては、実験担当者の中にはPythonをベースとした仕様には馴染みがある人もいて、しかも自分のやりたいことができるという拡張性があるという点から、部内では実験担当者も利用するようになってきています。このあたりが、これまでと比べたときのMatlantisの特長であり、変化かなと思います。

驚異的なスピード
ビジネス目線で考えると、速さは重要です。

我々は、何かしらの材料を探索する時にデータベースを探していったりします。その方法ですと今まで3カ月程度の時間がかかっていたのですが、Matlantisを活用した新たな方法では、わずか1週間程度に時間短縮されました。

Matlantisを活用すると年間約1,000万構造ぐらいの計算ができますので、自分たちでデータベースを作ってしまって、「このデータベースの中で何かいいものがないか」と探索するアプローチができます。自分たちのデータベースを作ることができるという点に、かなりメリットがあると思っています。

Matlantis/PFCC技術サポート
技術サポートとして、Matlantis/PFCCの方々と定期的にディスカッションする機会があります。

本質的に難しい問題というのも研究にはあるのですが、そういった問題に対しても「一緒に考えましょう」というようにご対応頂いているので、我々は助かっています。皆さん専門性が高く、計算技術やプログラムに関しては非常に高い技術を持っていらっしゃいます。そのため、安心してディスカッションできると感じます。

Q. Matlantisを活用して、これから目指すことを教えてください。

材料開発のパラダイムシフト
我々研究者が目指すところは「開発の加速」であり、それを実現できる方法がブレイクスルーなんですよね。

新しい材料の発見や開発というのは、実験中心の方法では5~10年に1回の奇跡が起きる感覚でした。Matlantisにより高速、かつ、広範囲な材料探索が可能になることで、新しい材料の発見や開発の短期化が期待するところです。

実験をたくさんして失敗しながらというよりは、仮想的な材料で大きいデータベースを作り、その中でいいものを探していくという新しいアプローチに、パラダイムシフトを感じています。そこに我々ができることや、Matlantisが担っている役割があるのではないかなと考えています。

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Features
Features

Matlantisの3つの特長

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。

汎用性/ Versatile

汎用性 / Versatile イメージ
幅広い元素・構造に対応

現在96種の元素に対応しております。これは自然界に存在するすべての元素を含むため、ユーザーは元素種の制約をほとんど受けることがありません。これらの元素種について、未知の材料を含む分子や結晶など任意の原子の組み合わせに対してシミュレーションすることが可能です。

高速 / High Speed

高速 / High Speed イメージ
従来手法の10,000倍以上高速

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。

使いやすさ / Easy to Use

使いやすさ / Easy to Use イメージ
ブラウザを立ち上げれば
シミュレーションを開始できます

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。

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