旭化成、AI自律実験施設を開設へ 半導体材料の開発数4倍

旭化成は、AIと自動化技術で材料開発プロセス全体を自律化する「スマートラボラトリー」を開設します。
富士支社内に設け、2027年1月から半導体向け感光性絶縁材料「パイメル」の開発に利用する予定です。
実験計画から試料の評価、次の実験条件の提案までを自動化し、開発実験数を従来の約4倍に増やす見込みです。

記事の概要

スマートラボラトリーは、実験計画やスケジューリングから原料の調合、試料作製までを自動で実行します。
顧客の半導体パッケージ製造工程を想定した加工・評価も自動化の対象です。
実験結果や評価データを学習・解析し、次の組成や実験条件の提案に活用します。
実験と学習のサイクルを自律的に繰り返し、一定期間に検討できる組成数を増やします。
旭化成は、パイメルの開発で蓄積した実験データを活用するデータ基盤を整備してきました。
新たな実験データを公知データとともに学習させ、研究者の知見やシミュレーション、理論科学と組み合わせます。
同社は、微細加工性や形状安定性など複数の性能を両立する新材料の発見につなげます。
将来は電子材料やマテリアル領域の他製品に加え、ヘルスケアや住宅領域の研究開発への展開も検討します。

記事のポイント

1. 開発工程を一体自動化： 実験計画から原料調合、試料作製、半導体工程を想定した加工・評価までを一つの実験システムで実行します。
2. 実験数は従来の約4倍： 自律的な実験と学習の反復により、パイメルの材料開発で検討できる組成数を従来の約4倍に増やす見込みです。
3. 他領域への展開を検討： 旭化成は運用で得た自律実験の技術やノウハウを、電子材料以外の製品やヘルスケア、住宅の研究開発へ広げます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する素材企業： 素材企業の研究開発責任者は、AI単体ではなく調合・評価設備やデータ基盤まで含む一体設計を検討する必要があり、投資効果を実験数だけでなく探索の質でも測ることになりそうです。
• 同分野の材料メーカー： 同分野の材料メーカーは、研究者の経験に加えて蓄積データを継続的に学習へ戻す仕組みで競う可能性があります。自社データの整備状況と自動化範囲が、開発力を左右する要素になりそうです。
• 旭化成の研究部門： 旭化成の研究部門では、パイメルで得た自律実験の技術を他製品へ移す際、材料特性や評価工程の違いを吸収しながら、研究者とAIの役割分担を設計することが求められそうです。

このニュースの背景

生成AIの進展に伴って先端半導体で求められる材料性能が高まり、検討する原料の組み合わせや実験条件、評価項目が増えています。
材料探索では予測精度を高めるために実験データの量や蓄積が重要とされ、旭化成はパイメルの開発データを活用する基盤を整備してきました。
同社は新たな実験データを公知データや研究者の知見、シミュレーション、理論科学と組み合わせ、材料候補の探索と検証を繰り返す考えです。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

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