国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）は11月15日、永久磁石では最強とされる希土類磁石（レアアース磁石）、ネオジム磁石の製作条件を変えて得たデータを機械学習させることで、最小限の実験回数で磁石特性を最大化できることを実証したと発表した。
電気自動車の駆動用などで需要が高まっているネオジム磁石だが、原料合金の組成や温度管理など、その製造工程や加工条件は複雑で、用途に合わせた特性を得るには、これらの無数の組み合わせを考慮し、実験を重ねて最適化しなければならない。NIMSでは、ネオジム磁石の製作条件と特性のデータを機械学習させ、優れた磁気特性が表れると思われる製作条件を予測した。その予測に従い実際に製作したところ、磁石の特性が効率的に最大化できたとのことだ。この機械学習は、18点という少ない初期データからスタートしている。アクティブラーニングによる特性予測と製作実験を繰り返すと、40回ほどの追加実験で磁気特性が大きく向上したという。
今後は、用途に応じて望みどおりの特性を持つネオジム磁石が素早く開発できるよう、合金組成や磁気特性などのデータの蓄積を進め、アクティブラーニングを活用し、製作条件の効率的な予測を可能にする手法の開発を目指すとのことだ。