昭和電工は、アルミニウム合金の設計条件と機械特性の相関について、人工知能（ＡＩ）を活用した高精度な予測モデルを開発した。物質・材料研究機構と東京大学と共同開発した。同モデルの活用によりこれまで困難だった高温域での強度保持に最適な組成や熱処理条件の探索を迅速化。合金の開発に要する時間を２分の１から３分の１程度に短縮できる。

同モデルは銅やマグネシウムなどを添加して強度を高めた２０００系アルミ合金向け。公開されている４１０種類の合金設計データを、脳の神経細胞を模擬した機械学習手法「ニューラルネットワーク」で学習し、予測モデルを開発した。室温から高温にわたる幅広い温度領域での強度を高精度で予測する。１万個の条件を２秒で計算でき、多くの設計因子を短時間で網羅的に評価できる。

あわせて任意の温度と強度の合金を得るための設計条件を提示する「逆問題解析ツール」を開発し、２００度Ｃの高温下で高強度を維持する合金を設計できるようにした。

アルミ合金は１００度Ｃ以上の高温保持時に急激に強度が低下するため、用途に応じて添加する元素や製造方法を変えて開発する必要がある。