據(jù)日經(jīng)新聞（Nikkei）報道，日本物質(zhì)與材料研究機(jī)構(gòu)（NIMS）、東京大學(xué)等25所大學(xué)及研究機(jī)構(gòu)計劃在2025年9月前有償公開約100萬件實驗數(shù)據(jù)，用于支持半導(dǎo)體和電池等材料的開發(fā)。這一數(shù)據(jù)公開規(guī)模堪稱全球之最，旨在加速日本材料研發(fā)進(jìn)程，提升汽車、化工等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競爭力。
此次公開的數(shù)據(jù)主要面向日本本土的企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)，內(nèi)容包括圖像、分析數(shù)據(jù)以及實驗條件等，這些將成為AI驅(qū)動的研究型機(jī)器人的重要資源。使用費(fèi)用等具體細(xì)節(jié)將在后續(xù)明確。公開實驗數(shù)據(jù)的背景是材料信息學(xué)（Materials Informatics，MI）的興起，這一領(lǐng)域借助AI等數(shù)字化工具探索新材料，極大提升了研發(fā)效率。
材料信息學(xué)的概念最早由美國在2010年代初期通過政府資金推動，歐洲和日本也相繼開展類似研究。然而，過去的研究多依賴電腦模擬實驗數(shù)據(jù)，對直接反映材料特性的實驗數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)展緩慢。這主要是因為企業(yè)和大學(xué)通常將實驗數(shù)據(jù)視為專屬技術(shù)資產(chǎn)，傾向于保密而不公開。
為解決這一問題，日本文部科學(xué)省于2021年度啟動了一項計劃，匯集全日本25所大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)的先進(jìn)實驗設(shè)備數(shù)據(jù)。參與單位包括NIMS、產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所（AIST）、自然科學(xué)研究機(jī)構(gòu)（NINS）、原子能研究開發(fā)機(jī)構(gòu)（JAEA）、量子科學(xué)技術(shù)研究開發(fā)機(jī)構(gòu)（QST）以及東京大學(xué)、京都大學(xué)等知名學(xué)府。這些機(jī)構(gòu)提供電子顯微鏡、質(zhì)譜儀等設(shè)備，供企業(yè)及其他研究機(jī)構(gòu)有償使用。
截至2025年2月上旬，已從約4000名用戶中收集到約100萬筆數(shù)據(jù)檔案。這些數(shù)據(jù)涵蓋了顯微鏡和分析儀器生成的日期、溫度、壓力等信息，并采用標(biāo)準(zhǔn)化格式以便AI更好地學(xué)習(xí)和處理。在實際應(yīng)用中，AI能夠通過分析實驗條件之間的關(guān)系，例如半導(dǎo)體切換電流效能和加工溫度，大幅縮短開發(fā)高效能半導(dǎo)體的時間。此外，AI還可以通過分析顯微圖像推測鋰電池電極的劣化狀態(tài)，從而助力開發(fā)壽命更長的電池。
材料信息學(xué)的快速發(fā)展得益于AI技術(shù)的進(jìn)步，不僅擺脫了對研究人員直覺和經(jīng)驗的依賴，還緩解了研究人員減少的問題。例如，美國微軟（MicroSoft）與美國能源部下屬的太平洋西北國家實驗室（PNNL）在2025年1月共同發(fā)表了一項研究，利用學(xué)習(xí)了量子力學(xué)的AI進(jìn)行模擬實驗，從3200萬種無機(jī)材料中篩選出18種適合作為全固態(tài)電池固態(tài)電解質(zhì)的新材料。結(jié)合高性能計算機(jī)提升運(yùn)算精度，研究周期從原本的2年縮短至僅需2周。

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