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昭和電工、AI予測システムに機械学習オペレーションを導入し材料開発の迅速化を実現
[22/04/21]
TOKYO, Apr 21, 2022 - (JCN Newswire) - 昭和電工株式会社（社長：?橋秀仁）は、人工知能（以下、AI）を用いた材料開発において、機械学習モデルを効率的に運用する仕組み、MLOps(*)（機械学習オペレーション）を他社に先行して構築し、活用を開始しました。機械学習モデルにより、材料の配合や製法などから材料特性の予測が可能で、今回、この機械学習モデルを開発するコンピュータへの最新データの入力とデータ加工について自動化などを行いました。
（図）機械学習モデルの開発からシステム運用までの一連の流れ
これにより、機械学習モデルの開発からシステムの運用までの一連の流れに要する時間を従来の1カ月当たり5日から1日に短縮することが可能となり、また常に最新のデータを基に材料の特性予測を行えることで、材料開発の迅速化を実現しました。
当社は材料の配合探索などにおいて、機械学習モデルを用いて材料特性の予測や最適な特性を持つ材料の設計条件の提案などを行うAIシステム（以下、AI予測システム）を活用しております。
AI予測システムにおける主な機械学習プロセスには、機械学習モデルを開発するコンピュータへの最新データの入力、データの加工、コンピュータに組み込まれたプログラムによる機械学習モデルの継続的な再学習などがあります。この内、最新データの入力とデータの加工については、機械学習モデルを構築するデータサイエンティストが自ら行う必要があり、その作業時間は全プロセスの8割程度を占めていました。また、AI予測システムに搭載されている機械学習モデルについても、それぞれに特化して構築しているため、各々に応じた作業が必要で、多くの手間と時間を要していました。
当社の材料開発におけるAI予測システム活用の普及が進んできたことで生じたこれらの課題を解決し、機械学習モデルをより効率的に運用できるようにするため、最新データの入力とデータの加工を自動化するプログラムをシステムへ組み込みました。さらに、機械学習モデルを構築するデータサイエンティストとシステムを構築するソフトウェアエンジニアが使用する基本ソフトウェアやプログラミング言語などに差異があっても、両者が共同開発できるように共通の開発環境を実現する技術の導入を行いました。こうした機械学習モデルを効率的に運用する仕組みであるMLOps（機械学習オペレーション）を他社に先行して構築したことにより、機械学習モデルの開発からシステムの運用までの一連の流れに要する時間短縮と予測精度の向上、多数のAI予測システムの安定的な運用が可能になり、お客様への迅速な材料提案を実現しました。
当社グループはAI・計算科学の基礎研究を材料開発に活用し、お客様の課題を解決するソリューションを迅速に提供していくことで持続可能な社会の発展に貢献してまいります。
* MLOps
AIを活用したシステムの機械学習（Machine Learning）モデルの開発からシステム運用（Operations）までの一連の流れを円滑に進め、機械学習モデルを効率的に運用する仕組みで、ITシステム整備（機械学習プロセスの自動化を含む）と運用ルール整備がある。代表的なプロセスとして、最新データ追加に伴う機械学習モデルの継続的な再学習がある。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
https://www.sdk.co.jp/news/2022/41773.html
概要：昭和電工株式会社
詳細は www.sdk.co.jp をご覧ください。
お問い合わせ先
ブランド・コミュニケーション部 広報グループ
03-5470-3235
Copyright 2022 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
（図）機械学習モデルの開発からシステム運用までの一連の流れ
これにより、機械学習モデルの開発からシステムの運用までの一連の流れに要する時間を従来の1カ月当たり5日から1日に短縮することが可能となり、また常に最新のデータを基に材料の特性予測を行えることで、材料開発の迅速化を実現しました。
当社は材料の配合探索などにおいて、機械学習モデルを用いて材料特性の予測や最適な特性を持つ材料の設計条件の提案などを行うAIシステム（以下、AI予測システム）を活用しております。
AI予測システムにおける主な機械学習プロセスには、機械学習モデルを開発するコンピュータへの最新データの入力、データの加工、コンピュータに組み込まれたプログラムによる機械学習モデルの継続的な再学習などがあります。この内、最新データの入力とデータの加工については、機械学習モデルを構築するデータサイエンティストが自ら行う必要があり、その作業時間は全プロセスの8割程度を占めていました。また、AI予測システムに搭載されている機械学習モデルについても、それぞれに特化して構築しているため、各々に応じた作業が必要で、多くの手間と時間を要していました。
当社の材料開発におけるAI予測システム活用の普及が進んできたことで生じたこれらの課題を解決し、機械学習モデルをより効率的に運用できるようにするため、最新データの入力とデータの加工を自動化するプログラムをシステムへ組み込みました。さらに、機械学習モデルを構築するデータサイエンティストとシステムを構築するソフトウェアエンジニアが使用する基本ソフトウェアやプログラミング言語などに差異があっても、両者が共同開発できるように共通の開発環境を実現する技術の導入を行いました。こうした機械学習モデルを効率的に運用する仕組みであるMLOps（機械学習オペレーション）を他社に先行して構築したことにより、機械学習モデルの開発からシステムの運用までの一連の流れに要する時間短縮と予測精度の向上、多数のAI予測システムの安定的な運用が可能になり、お客様への迅速な材料提案を実現しました。
当社グループはAI・計算科学の基礎研究を材料開発に活用し、お客様の課題を解決するソリューションを迅速に提供していくことで持続可能な社会の発展に貢献してまいります。
* MLOps
AIを活用したシステムの機械学習（Machine Learning）モデルの開発からシステム運用（Operations）までの一連の流れを円滑に進め、機械学習モデルを効率的に運用する仕組みで、ITシステム整備（機械学習プロセスの自動化を含む）と運用ルール整備がある。代表的なプロセスとして、最新データ追加に伴う機械学習モデルの継続的な再学習がある。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
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