株式会社エイゾスのAI解析プラットフォームMulti-Sigma®を用いて、金属有機構造体（MOF）の開発において、適切な密度と高いCO₂吸着性能を両立する材料の開発を行なった事例をご紹介します。
１．AI連鎖解析
2. 要因分析
| 合成条件の影響 | 構造特性の影響 |
|---|---|
| ➢合成時間 (17–20%): 最も強い影響、特に長時間での制御が重要 | ➢CO₂吸着量： 比表面積と細孔体積に強く依存 |
| ➢合成温度 (16–19%): 時間に次ぐ影響力、適切な温度域の選択が必須 | ➢密度： 単位格子体積と結晶構造の連結性に依存 |
| ➢酸化状態 (9–12%): +2価が安定して良好な結果 |
3. 多目的最適化
Multi-Sigma®の最適化機能を用いて、密度の目標値を0.25 g/cm³とし、CO₂吸着量が最大化になるような多目的最適化を実行。
その結果、密度が0.25±0.005 g/cm³で、CO₂吸着量が32.2の高性能を実現する下記の合成条件を発見。
- 合成温度：174℃
- 合成時間：408時間
- 金属種：インジウム
- 酸化状態：+2価
（注）密度が負にならないように制限を課すため、本事例では、0.25 g/cm³を密度の目標値として設定し最適化を実行。
(注1) データ: Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/marquis03/metal-organic-frame-materials-prediction/data)
(注2) 各項目の単位は次のとおり。密度 (g/cm³)、アクセス可能な細孔体積(cm³/g)
(注3) 温度298K、気圧16barでのCO₂吸着量