일본산업뉴스요약

일본 화학업계, 분석기술의 공통기반 정비
AI 사용해 소재개발 효율화

화학업계에서 인공지능(AI)을 사용해 소재개발을 효율화하는 분석기술 ‘머티리얼 인포매틱스(MI)’의 공통 정보기반기술의 정비가 시작되었다. AI 학습용 데이터를 학술논문에서 자동추출하는 기술의 개발에 이어서 2020년도부터 민간기업이 연계해 특허정보의 데이터베이스화에 착수한다. 일본 화학산업의 국제경쟁력을 높인다.

MI는 AI를 이용해 목적의 특성을 가진 고분자를 만드는 ‘레서피’를 예측하는 기술이다. 높은 정확도로 예측하기 위해서는 양질의 AI 학습용 데이터의 수집이 핵심이다. AI에 데이터를 학습시켜 레서피를 예측하는 알고리즘을 생성한다. 예를 들어 소재를 개발할 때 MI와 실험을 병용함으로써 실험 횟수를 기존의 수 천 번에서 수 십 번 정도로 줄여 개발 속도를 크게 높일 수 있다.

특허정보의 AI용 DB 구축을 위한 검토회에는 경제산업성의 요청에 따라 약 20개 사가 모였다. 향후 소량의 데이터를 이용해 시험적으로 MI 분석과 평가, 피드백을 돌린다. 2020년 가을까지 특허에서 어떤 정보를 추출하면 AI 학습 후 예측 정확도를 높일 수 있는 지를 검토해 데이터 포맷을 결정한다. 같은 해 가을 이후 수작업으로 특허 정보의 데이터 입력을 본격적으로 시작한다.

경제산업성은 이어서 참가기업을 모집한다. 각 기업에는 MI 담당자의 정기적인 논의에 참가 등 각 사 한 명씩 데이터 입력 담당자를 준비한다고 하는 형태로 협력하도록 한다. 국가로부터의 예산은 없고 참가기업이 자원을 가져온다. 당장은 손으로 입력하기 때문에 참가기업이 많을수록 DB 정비가 진행된다. 각 사의 내부정보의 개시는 필요 없고 공개가 끝난 특허정보를 이용한다.

MI는 연구개발효율을 끌어올려 각 사의 경쟁력을 좌우하기 위해 핵심인 알고리즘 개발 등은 각 사의 경쟁영역이다. 경제산업성이 추진하는 공통정보기반기술의 정비에서는 경쟁영역에 들어가지 않고 각 사의 데이터 수집을 돕는 툴을 준비한다.

특허정보의 DB 정비 등 현재 일본어의 고분자논문을 이용해 AI 학습용 데이터를 자동추출하는 애플리케이션을 개발하고 있다.

또한 하나의 실험 데이터를 토대로 가상에서 AI 학습용 데이터를 증폭시키는 기술을 개발하고 있다. 촉매 및 필름 재료 등의 카테고리마다 시뮬레이터를 준비해 유사한 실험을 한 경우의 데이터 셋을 생성한다. 두 개의 기술개발은 2021년도까지 국가 프로젝트로 추진한다.

MI에는 전 세계의 화학 대기업도 주목해 컴퓨터 등에 투자를 활발히 하고 있다. DB 구축도 해외가 선행하고 있지만 고분자 등의 유기화학 분야에 초점을 맞추면 해외기업도 완성된 기술을 가지고 있지 않다. 이 분야는 특성을 결정하는 조건이 복잡하며 소재기술을 리드하는 일본기업이 독자의 실험 데이터를 가지고 있다. 화학분야에서 일본의 우위성을 유지하기 위해 MI는 중요한 기술이 된다.

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