AI能否发现下一个新材料？

CINNO Research产业资讯，在电子制造以及封装技术的展览会——“INTERNEPCON Japan2020（2020年1月15日-17日，东京国际展览中心）”的特别演讲中，长濑产业执行董事NVC室室长折井靖光先生做了题目为“MaterialsInformatics Platform（材料信息平台）的研发~AI能否发现新材料~”的演讲。

根据日媒Monoist报道，随着大数据分析与AI（人工智能）的发展,在材料研发中更好利用IT变得比以前更多、更被重视。其中，“Materials Informatics（MI，材料信息）”是颇受瞩目的技术之一。折井先生表示，“这是因为通过灵活运用Materials Informatics（材料信息），有可能缩短材料研发周期、降低研发成本，发现以往难以发现的革新性材料”。

AI的发展带来的极限

迄今为止，AI已经拓展了各种可能性。比方说，针对白血病的治疗，AI读取了对于人类来说不可能的2,000万篇相关论文和1,500万条电子数据，并进行对比分析，推导除了人类没有想到的治疗方法。

灵活运用AI的前提是数据的总量，2011年的数据总量为1ZB（Zettabyte，皆字节），预计2020年将会达到44ZB。如今的时代不是人类和IoT（物联网）技术，而是传感器在创造数据的时代（占整体的44%）。数据有结构数据和非结构数据。未来增长的是各种文档（Document）、语音等非结构数据。对于计算机来说未来很难处理非结构数据，至今都是人来转化为非结构数据、再由计算机作业的。但是，如果数据量增加，人类将无法操作。

在非结构数据中，存在一种被称为“天然资源”的“产生价值的数据”，且出现了通过利用AI使这些数据更有价值的趋势。

未完待续...