配合処方設計

2021.11.4

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MAGICIAN(MAterials Genome/Informatics and Chemo-Informatics Associate Networks)
MAGICIANとは、材料ゲノム(Materials Genome)、材料情報学(Materials Informatics)、情報化学(Chemo-Informatics)を結びつけて(Associate)ネットワーク(Networks)を構築していかれる人財です。

材料複合化：Materials Integration(MI)

素材を組み合わせて一つの商品に仕上げるには、材料の複合化が非常に重要になります。
この場合には、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とは異なり、RDKitを用いた識別子の作成や、分子軌道計算の結果などはほとんど役に立ちません。
そこで、効率的な解析ツールを持つことが重要なります。

MIRAI(Multiple Index Regression for AI)

しかも、そうした分野の研究では、ビッグデータがあることはほとんどありません。
そして、Descriptorsの数が実験データ数より多いことも良くあります。

充填剤を増やしていくと物性値が非線形に変わるだとか、ポリマーと無機物が強く相互作用するだとかの非線形相互作用も大きいことがあります。つまり、Materials Integration(MI)とMaterials Informatics(MI)では必要な解析ツールが全く異なるということです。ニューラルネットワーク法もデータが少ないと役に立ちません。

pirika.comではこれまでにも、処方設計に関して記事を書いてきました。

・MAGICIAN No3b: ゴムの配合処方決定方法
・Blog: Analysis Tool MIRAI Eng/JP Hybrid page

そして、解析用のツールを開発してきました。
GROVE法： Gene-based Regression Offering Valuable Equations.
GROVE 法解説記事

応用
原子団寄与法の基礎
カテキンの精製法（リンク切れ？）

そうしたツールを使って、Materials Integration(MI)についてまとめてみます。

処方設計用ツールMIRAI

MIRAIの使い方の初歩

MIRAI(Multiple Index Regression for AI)はデータ数が少ない、識別子が多い、非線形性があるケースに使う解析ツールです。

レジストの剥離液の配合処方設計を新しい解析ツール、MIRAIを使って解析しました。合わせて重回帰法や主成分分析法との違いを解説しました。

塗料処方設計

MIRAIの使い方の実践：
塗料の設計も、ポリマーと顔料と溶媒、さらに様々な添加剤を加えるため処方設計はとても複雑になる。
MIレシピがうまく行くかどうかは分からない。

インク処方設計

インクの構成は、無機物、溶媒、ポリマーが一般的だ。
そして、安定性、環境影響、耐水性などを達成するために配合処方が検討される。

化粧品処方設計

化粧も、塗装も、目的は同じだ。
紫外線、酸素、湿気、微生物などから基材を守る。

ゴムの設計

フッ素ゴム系のパッキンの配合設計に関しては MAGICIAN No3b: ゴムの配合処方決定方法にもまとめてありますが、違うツールを使って解析してみましょう。作成中

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