AIは何を見て材料を選んでいるのか（東京科学大）

解説

東京科学大学 総合研究院 フロンティア材料研究所の高橋亮准教授らが、「AIが材料の性質を予測するとき、何を手がかりにしているのか」を読み解く新しい解析手法を開発した。

研究では2,681種類の無機材料をAIに学習させたうえで、その判断の中身を解析している。その結果、AIは自動的に似た材料をグループにまとめ、「重要な元素」や「原子の並び方と目的の性質との関係」を自分で見つけ出していることが分かった。

これまでの材料研究のAIは、硬さや融点のように「一つの数値で表せる性質」を当てることが中心だった。今回はそれより複雑な、「さまざまな色の光にどう反応するか」という光学特性の予測に踏み込んでいる。そのうえでAIの判断そのものを解釈できるようにした点が新しい。

AIの答えが当たっているかどうかだけでなく、「なぜそう答えたのか」を人間が確かめられるかどうかは、AIを道具として信用してよいかを決める分かれ目になる。当たっているように見えて理由が説明できないなら、外れたときに直しようがないからだ。

論文DOI: 10.1002/aidi.202600007。なお、使われたAIの具体的な手法名は公開情報には書かれていない。