材料開発のデータと機械学習

材料開発のデータは、新しい材料の開発や既存の材料の改良に関連する情報やパラメータの集合を指します。これらのデータは、材料の特性、組成、構造、物理的・化学的性質、加工方法、性能評価結果など、さまざまな要素に関する情報を含んでいます。

機械学習は、材料開発のデータ分析と予測において重要な役割を果たしています。材料開発のデータを機械学習モデルに組み込むことで、パターンや相関関係を抽出し、材料の特性や性能を予測することが可能になります。機械学習アルゴリズムは、大量の材料データを学習し、未知の材料に対して予測や最適化を行うためのモデルを構築することができます。これにより、材料の特性や性能を効率的に評価し、新しい材料の設計や最適化に役立てることができます。

グラフ型データベース

グラフ型データベースは、材料開発のデータを効率的に管理するための強力なツールです。以下にその理由を説明します。

1. データの関係性を表現:
   • グラフ型データベースは、データの関係性をノード（頂点）とエッジ（関係）で表現します。材料開発では、材料の特性や性能、製造プロセス、実験結果などのデータが相互に関連しています。グラフデータベースを使用することで、これらの関係性を直感的に表現し、データの意味やパターンを把握しやすくなります。
2. 柔軟なデータモデリング:
   • グラフ型データベースは、柔軟なデータモデリングを可能にします。材料の特性や属性、実験データなどをノードのプロパティとして表現し、それらの関係性をエッジで繋げることができます。これにより、材料開発における複雑なデータ構造や階層関係をシンプルに表現することができます。
3. 柔軟なクエリと探索:
   • グラフ型データベースは、豊富なクエリ言語を提供しています。これにより、特定の材料や特性を効率的に検索したり、材料間の関係性やパスを分析したりすることができます。機械学習においては、特徴の抽出やデータのフィルタリングに役立ちます。
4. データの統合と拡張:
   • グラフ型データベースは、複数のデータソースからのデータの統合と拡張にも適しています。材料開発には、材料データだけでなく、外部のデータソースからの情報やドメイン知識も重要です。グラフデータベースを使用することで、異なるデータソースの情報を統合し、より包括的な分析や予測を行うことができます。
5. 可視化とインタラクティブ性:
   • グラフ型データベースは、データの可視化とインタラクティブな探索をサポートします。材料開発のデータをグラフとして可視化することで、材料やその特性の関係性やパターンを直感的に理解することができます。さらに、グラフデータベースのクエリ言語を使用してデータを探索し、関連するデータを効率的に検索することができます。

これらの理由から、グラフ型データベースは材料開発のデータ管理と機械学習の統合において優れたツールです。

1　液性エポキシ材料開発の事例 

試した事：

データをグラフデータベースに格納し、

下記を実現するためのダッシュボードを作成する。

①開発材料と原材料の関係をグラフ構造で可視化する

②開発材料と配合値や実験データの関係を可視化する

③製造プロセスと原材料、プロセスの条件値をグラフ構造で可視化する

④特性値、配合値、プロセス条件値を合わせた機械学習用データセットを作る

作成物イメージ：

サンプルデータの説明：

・原材料を混ぜて新材料を開発する一般的な材料開発を想定

・プロジェクト(Epoxy1ComponentDevelopment)で新材料(EpoxyA)を開発、材料の特性試験として引張試験（Tensile_Test）を実施。生データ（TensileRaw）と解析データ（tensileAnalysis）を取得

・新材料(EpoxyA)は、原材料(RawMaterial_A～RawMaterial_L)から製造された

・製造プロセスのデータとして、何の材料を混ぜたか、混ぜた時の温度や時間を取得