日本住友化学公司开始在新型有机EL材料的开发中使用理化学研究所研发的计算速度全球第一的超级计算机“富岳”。 用富岳实施模拟实验生成利用人工智能（AI）寻找候选物质时所需的材料结构和性质数据。目标是结合超级计算机和AI开发新材料。
通过对每种材料进行模拟详细分析电子的迁移情况（图片由住友化学提供）
AI通过学习大量数据来掌握特征，由此对初次发生的现象也能进行判断。材料领域出现了通过让AI学习各种物质的结构和性质数据来促进开发新材料的动向。不过，要想收集有机EL材料的结构和性质数据，需要通过实验生成候选物质测量其性质。以往碰到的问题是只有专家才能生成数据，既耗费成本又耗费时间。
使用富岳可以通过高精度的模拟推导出特定物质的发光和寿命相关的性质。住友化学将在2021年度内生成显示约100种物质的结构与性质之间的关系的数据，并让AI学习。目标是发现寿命长、能大量发出所需波长光线的照明及显示用有机EL新材料候选物质。
住友化学数字创新部研发数据科学团队负责人西野信也表示，虽然单独使用富岳也能计算物质的性质，但结合使用AI的话，“计算速度可以提高1万～10万倍”。
要想获得与实验相当的精度，需要在分子水平进行模拟，并详细分析电子的迁移。即使利用富岳，生成100种数据也需要几个月的时间。如果让AI学习数据，数万～数亿种物质的性质只需一周左右就能获得。
住友化学将把可通过模拟生成高精度数据的富岳的优势与能根据数据迅速预测物质性质的AI的优势结合起来，实际制作AI发现的候选物质并通过实验详细进行分析，以便实现产品化。
| 超算富岳的产业应用范围逐渐扩大 | |
| 企业名称 | 用途 |
| 住友化学 | 开发有机EL材料 |
| 住友橡胶工业 | 探索不容易劣化的轮胎用橡胶材料 |
| 电装 | 研究可在汽车内预防传染病的空气流动 |
| 日本汽车工业会 | 分析汽车结构与撞击损坏之间的关系 |
| 田边三菱制药 | 分析药品的晶体结构 |
在超级计算机与AI的并用方面，日本东北大学和东京大学等也利用富岳开发出了高精度预测海啸漫水情况的技术。提前利用富岳制作好AI预测模型的话，发生地震时即使是普通电脑也可以在数秒内做出高精度预测。
理研与富士通开发的富岳自2020年6月以来一直在全球超级计算机性能排名中高居榜首。此前主要被大学等用于新冠病毒和防灾相关的研究，2021年3月正式投入使用后，产业用途也逐渐扩大。田边三菱制药和电装等也在利用富岳开展研究。
凡是通过高度情报科学技术研究机构（RiST）项目审核的研发，包括企业在内也可以免费利用富岳。如果选择不公开利用富岳所取得的成果，则需要根据使用情况支付使用费用。
日文：大越优树、日经产业新闻 ，2021/07/28
中文：JST客观日本编辑部
