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ゼロエミッション材料開発を加速する HPC & AI 融合技術
HPCとAIが化学反応のメカニズムを解明！材料開発者の試行錯誤を削減し、開発を加速
ゼロエミッション材料開発における課題
ゼロエミッションに向けた材料開発では、「必要材料の複雑化」「世界的な開発競争の激化」「開発期間短縮とコスト削減」への対応が求められています。
これまでは、実行できるシミュレーションの規模や時間が限定的なため、実験主体の開発を変えられず、実験での試行錯誤を繰り返していました。
本技術による解決策
実用的な大規模・高精度シミュレーション技術によって、実験主体の材料開発から、コンピューティングとAIが先導して実験の試行錯誤を大幅に削減した材料開発へのパラダイムシフトを実現できます。
ゼロエミッション材料開発を加速する HPC & AI 融合技術がもたらす価値
- 試行錯誤的な実験に頼る材料開発を飛躍的に加速
- HPCとAIの融合技術により、原子の挙動の大規模・高精度シミュレーションを実現します。時間やコストのかかる実験を、シミュレーションやAIで代替し、材料開発期間を大幅に短縮します。
- データ活用により、ベテラン研究者がもつ知識やノウハウの属人化が解消され、研究開発の持続可能性が向上します。
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技術概要
ターゲット業界・ユーザー
- 化学・素材・製薬メーカー (電池、触媒、金属、半導体、インク、化粧品、樹脂、プラスチック、繊維、フィルムなど) の材料開発者
ターゲット業界・業務の課題
- 地球環境問題の解決に向けた革新的な新材料開発
- 最先端コンピューティングで従来の試行錯誤的な材料開発を飛躍的に加速させたい
技術課題
- 化学反応の分析に必要な大規模＆長時間の原子の挙動シミュレーション
ゼロエミッション材料開発を加速するHPC&AI融合技術がもたらす価値（詳細）
- 従来の試行錯誤的な実験に頼る材料開発を飛躍的に加速
富士通の技術優位性
- 富士通の強みであるコンピューティングとAIの連携技術により、長時間の安定した大規模・高精度なシミュレーションを実現できる
利用シーン
- 新材料開発におけるメカニズム解析・改善策立案
事例・ユースケース
- 半導体ウェット・ドライエッチング過程の解析とプロセスパラメータ探索
- 半導体製造パラメータ最適化の妥当性検証
- 燃料電池向け高分子電解膜のイオン伝導メカニズム解明
技術お試し
- PoCの実施が可能です