LabLinc StudioでAIを活用した材料探索を加速 

AIを活用した材料探索とは？ 

従来の材料開発では、目的とする特性を実現するために、材料の組成や合成条件を変えながら実験を繰り返し、その結果を基に次の試行や最適化の方針を決定してきました。

現在では、自動化技術とAIを活用することで、この一連のサイクルを継続的かつ自律的に実行できるようになっています。これにより、条件探索や実験計画を効率化・高速化するとともに、開発期間の短縮やコスト削減が期待できます。

 AIを活用した材料探索は、研究開発における学習サイクルを高速化します。材料評価・分析技術は、相、結晶性、元素組成などの情報を提供し、AIが学習や判断を行うための信頼性の高い基礎データを提供します。これにより、自律的な探索サイクルを正しい方向へ導き、迅速かつ的確な意思決定を可能にします。 

材料を合成し、XRDやXRFなどの分析手法で測定した後、その結果をAI／機械学習モデルに送ります。モデルは得られた結果から学習し、次に行うべき実験を提案します。このサイクルを繰り返すことで、実験結果を次の探索へ反映しながら、より効率的に目的の材料へと近づいていきます。

合成 → 測定 → 学習 → 提案

• 分析装置が高品質な基礎データを提供
  構造、相、元素組成、欠陥、物性などに関する信頼性の高い情報を取得します。
• AI／機械学習が次に行う実験を提案
  得られたデータを基に学習し、より有望な実験条件や探索方向を導き出します。

考え方はシンプルですが、すべての要素を統合し、このサイクルを安定して稼働させることは容易ではありません。

そのためには、PythonベースのオーケストレーションシステムをAPI経由で分析装置に接続し、測定・解析手法を標準化するとともに、整理された測定結果やメタデータを取得できる仕組みが必要です。さらに、試料ハンドリングやロボット対応の放射線遮蔽エンクロージャーなど、実運用に必要な自動化要件にも対応しなければなりません。

LabLinc Studioは、**RAI（Rigaku Automation Interface）**とモジュール式ハードウェアオプションを通じて、これらの要素をシームレスに統合します。これにより、信頼性の高いクローズドループ型の材料探索環境を構築できます。

導入事例：モジュール型装置によるデジタルラボ 

Rigaku SmartLab XRDをスパッタ成膜装置や複数の評価・分析装置と統合し、人の介入を最小限に抑えながらクローズドループ実験を行う、自律型の「デジタルラボ」がどのように構築されたかをご紹介します。

このシステムでは、SmartLab XRDに加え、SEM、ラマン分光装置、紫外可視分光光度計（UV-Vis）、電気伝導率測定モジュールなどが統合されています。

Rigaku Journalの技術記事では、モジュール型装置の設計、標準化されたデータ・メタデータ形式、コマンドを変換して各装置の出力を統合するミドルウェアなど、システムを構成する主要な要素について解説しています。

また、LiCoO₂薄膜のXRDピーク強度比を最大化するためにベイズ最適化を用いた事例も紹介しています。システムを連続稼働させることで、手作業によるワークフローよりも高速な実験サイクルを実現できることが示されています。

Digital Discoveryに掲載された原著論文もご覧いただけます（英語）：https://doi.org/10.1039/D4DD00387J

詳細をみる：SmartLab Studio II.

 LabLinc Studioは、モジュール式ハードウェアにより、分析装置を自律型ワークフローへスムーズに組み込むことができます。現在のラボ環境、自社で構築する範囲、自動化を拡張するスピードに応じて、試料ホルダー、サンプルチェンジャー、試料搬送ロボット、ロボット対応ドアなどから、必要なコンポーネントを選択できます。 

シンプルな試料ハンドリング： 既製のサンプルチェンジャー、96ウェルプレート、ウェーハ用真空チャックを使用できます。

ロボットによるシンプルな試料ハンドリング： 形状が統一された試料をロボットで搬送します。 
ロボットによる複雑な試料ハンドリング： さまざまな形状の試料をロボットで搬送します。