フロー反応とAIでナノマテリアル合成を最適化を提供するAccelerated Materials社の技術ショーケース報告 / 第2回も開催決定

フロー反応とAIでナノマテリアル合成を最適化を提供するAccelerated Materials社の技術ショーケース報告 / 第2回も開催決定

　株式会社リバネス（本社：東京都新宿区、代表：丸幸弘、以下リバネス）と、ナノマテリアルの高速合成技術プラットフォームを開発するAccelerated Materials Pte. Ltd.（アクセラレイテッド・マテリアルズ、所在地：シンガポール・イギリス、CEO：Dr. Nicholas Jose、以下「AM社」）は、3月17日（火）にAM社が持つナノマテリアル合成のフロー反応装置（K-1）を持ちいた技術ショーケースを、都内最大級のウェットのシェアラボ「TAKANAWA GATEWAY Link Scholars' Hub Lab（通称 LiSH Lab）」で開催しました。 

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【今回のショーケースのポイント】

  1. ①AM社のDirector of EngineeringのMohammed Jeraal氏による、AM社のナノマテリアル合成のソリューションの全体像の解説
  2. ②フロー反応でのナノマテリアル合成を実現するAM社の装置K-1を使ったナノマテリアル合成の実演
  3. ③AM社が開発した機械学習とAIを基盤にした実験の自動化ソフトAMLearnの解説と実演

 

【当日のダイジェスト】

1. Mohammed氏によるAM社のソリューションの全体像説明

K-1を使ったナノマテリアル合成の実演に先立ち、AM社が提供するナノマテリアル合成のソリューションを3つのポイントをあげながらMohammed氏が解説。

①独自リアクター（K-シリーズ）

  • ◯形状、サイズ、性能を制御してナノ材料の合成を可能にする中核技術
  • ◯合成スケールに合わせてK-1（合成量1kg/日）、K-10（合成量10kg/日）、K-100（合成量100kg/日）がある
  • ◯スケールアップしても合成されるナノマテリアルが性能変化を起こしにくい（※③のソフトウェアとの組み合わせで実現）

②機械学習・AI技術

  • ◯顧客が求める材料を合成するためのレシピ探索を行うことができる独自の機械学習・AI技術を開発
  • ◯自律駆動型実験を可能にし、実験者が自ら手を動かすことなく反応条件の探索、検証を進められるAM社のコア技術

 

③ソフトウェア

  • ◯②の機械学習とK-シリーズを統合したソフトウェアAMLearn（AM社ウェブサイト）を開発
  • ◯装置とセットで反応条件を自動で最適化できるだけでなく、ソフトウェア単独で反応条件の探索に使うことも可能
  • ◯クラウドに接続することなく、スタンドアローンでの利用を可能にしたことで情報漏洩リスクを抑えている

 

2. K-1を使ったナノマテリアル合成の実演

　実演では、K-シリーズの中のエントリーモデルであるK-1を使って、装置の3つの大きな特徴（以下、箇条書き）を説明しながら、ナノ粒子の合成を行いました。反応を開始してから1分もかからないうちに目的となるナノ粒子が出てくることを参加者一同が目の当たりにしました。

  • ◆特徴1：独自の管構造のリアクター。内部は高速圧縮空気が吹き出す管、ナノマテリアルの材料になる異なる成分Aと成分Bが流れる管の三重構造になっている（下図）
  • ◆特徴2：管構造を活かした独自のフロー反応系。高速圧縮空気が、成分Aと成分Bの反応液を管の壁に押しやり、厚さわずか数ミクロンの非常に薄い膜（薄膜）が形成されれ、この薄膜の中で成分同士が均一に混ざり合って、目的のナノマテリアルが生成される（参考：AM社の技術紹介動画 　※youtubeでの提供。40秒あたりから反応の解説が始まります）
  • ◆特徴3：室温での合成。高速圧縮空気のエネルギーによって、室温での反応を可能にしている

 

また、現在のK-シリーズの主要な企業顧客は半導体関連の材料を作っているメーカーや、医薬品、エネルギー分野（電池など）のメーカーだということがMohammed氏から伝えられました（※1）。

 

※1 半導体関連では、窒化物、銀ナノ粒子、銅ナノ粒子、金属酸化物で実績があり、その他に、電解質、量子ドットなど、無機・有機の幅広い材料で合成実績があります（AM社の紹介サイト）

 

3. AMLearnの実演

　当日は、独自に開発した機械学習を用いて最適反応条件を自動で探索してくれるソフトウェア「AMLearn」の紹介も行われました。AMLearnを使った自動化は、以下の4つのステップで行われていることを開発者であるMohammed氏が解説してくれました。

＜AMLearnを使った自動化ステップ＞

  • ◯作りたいナノマテリアルと狙う特性（検出装置で検出可能な特性）をAMLearnに入力
  • ◯AMLearnとK-1を接続して、AMLearnが出した条件に基づいてK-1が自動で合成を行い、合成されたものの特性を検出機で検出（※K-1を用いずに研究者が自分で合成することも可能）
  • ◯K-1で合成されたマテリアルの測定値をAMLearnが解釈し、さらなる条件の最適化を行う
  • ◯最適化のループを繰り返すことで最適な合成条件を確立

 

【K-1のデモンストレーションについて】

　K-1のデモンストレーションは、高輪ゲートウェイシティにあるLiSH Labで実施しています。

　希望される場合は、リバネスまでお問い合わせください（問合せ先：[email protected]）。問合せメールの件名には、「AM社K-1デモンストレーションについて」とご記載ください。装置の利用に関して理解しているリバネスのスタッフが対応いたします。

　また、6月25日（木）10:00-12:00に、LiSH Labにて第2回のショーケースイベントを開催致します。参加ご希望の場合は、申込フォームよりお申し込みください。

＜開催概要＞

  • ◯開催日時：2026年6月25日（木）　10:00-12:00（9:30受付開始）
  • ◯開催場所：TAKANAWA GATEWAY CITY Link Scholars’ Hub Studio1 ワークショップルーム1およびLiSH Lab
  • ◯住所：東京都港区高輪2丁目21−1 THE LINK PILLER1 NORTH 6F
  • ※JR高輪ゲートウェイ駅から会場までのアクセスルートはこちら（https://www.takanawagateway-lish.com/access/ ）をご参照ください。
  • ◯参加人数：40名程度
  • ◯参加費：無料
  • ◯参加申込：こちら

 

【本件に関するお問合せ】

株式会社リバネス　研究開発事業部（担当：西山・井上剛史）

連絡先：[email protected]

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（電話でのお問い合わせ：平日9時〜18時）

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