Sumitomo Chemical: ИИ-симуляция отбирает материалы до 10 000 раз быстрее

Sumitomo Chemical развивает инжиниринговую цепочку: компания хочет быстрее разрабатывать продукты, которые важны для клиентов, и сокращать циклы разработки и расходы. На этапе проектирования продукта нужно выбирать оптимальные материалы и структуры из большого числа вариантов. На этапах прототипирования и испытаний требуется быстро находить дефекты и предлагать улучшения.

В отчёте компания описывает набор ИИ-инструментов по этапам НИОКР. На этапе проектирования продукта ИИ-симуляция сужает круг кандидатов, а материаловедческая информатика (MI) помогает за короткое время предложить перспективные материалы. На этапе проектирования с обобщением накопленных знаний работает генеративный ИИ. На этапе прототипирования и оценки ИИ предлагает оптимальные методы синтеза материалов, а эксперименты автоматизируются для быстрого создания прототипов и оценки кандидатов. ИИ также анализирует большие массивы данных, чтобы рано выявлять дефекты.

Компания накапливает данные для ИИ: систематизирует и оцифровывает прошлые результаты и внутренние знания, создаёт новые данные в экспериментах и симуляциях. Отдельное направление — расчёты на суперкомпьютере «Фугаку», которые дают данные для прогноза растворимости, необходимого при разработке материалов. По словам компании, подача этих данных в ИИ повышает точность прогнозов. В Интегрированном отчёте 2025 Sumitomo Chemical сообщает, что интеграция ИИ в каждый этап НИОКР повысила эффективность и улучшила качество производственных процессов, и приводит оценку: ИИ-симуляция анализирует кандидатов до 10 000 раз быстрее традиционных методов. Базовый метод и условия сравнения не раскрыты.