カーボンナノチューブ膜の物性予測時間を98.8％短縮、深層学習AIの応用で

NEDOとADMAT、日本ゼオンは、AISTと共同で、AIによって材料の構造画像を生成し、高速・高精度で物性の予測を可能とする技術を開発したと発表した。単純な化学構造を持つ低分子化合物に限定されず、CNT（カーボンナノチューブ）のような複雑な構造を持つ材料でも高精度な物性の予測を実現できる。