素材分野では、合成温度や原料比率、加工条件など様々なパラメータが相互に特性に影響を及ぼしており、最適プロセスの探索に膨大な時間が必要となる。我々は、名古屋大学と共同で、機械学習を用いたデータ駆動型の素材開発を進めております。ベイズ最適化と呼ばれるアルゴリズムなどを活用し、Thermalnite合成プロセスにおいて、少ない実験で最適条件を導き出すことに成功しております。