本章では、欧州のマテリアルズ・インフォマティクス施策を包括的に概観し、汎欧州的な協働、オープンサイエンスのインフラ、そして大陸全体にわたるデータ駆動型材料研究への戦略的投資という独自の強みに焦点を当てます。
学習目標
- 最大級の計算材料科学リポジトリとしての NOMAD の構造とインパクトを理解する
- FAIRmat とドイツの国家研究データインフラ（NFDI）のアプローチについて学ぶ
- Battery 2030+ 施策と欧州のバッテリーイノベーションのエコシステムを探る
- 英国の材料研究における Henry Royce Institute の役割を認識する
- 欧州のMIプログラムにおける協働の機会を見極める
3.1 NOMAD（Novel Materials Discovery）
NOMAD（Novel Materials Discovery）プロジェクトは、計算材料科学のデータインフラにおける欧州の旗艦的施策です。当初は Horizon 2020 のもとで開始され、Horizon Europe へと継続する中で、NOMAD は計算材料科学データの世界最大のリポジトリを構築してきました。
3.1.1 プロジェクト概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 地域 | 欧州連合（ドイツ主導） |
| 資金プログラム | Horizon 2020（2015〜2019年）、Horizon Europe（2021年〜現在） |
| 設立 | 2015年 |
| 主要目標 | 最大級の計算材料科学データリポジトリの構築 |
| 主導機関 | マックス・プランク協会 フリッツ・ハーバー研究所 |
| ステータス | 稼働中 |
| 公式ウェブサイト | https://nomad-lab.eu/ |
3.1.2 主要な特徴と機能
NOMAD は、計算材料科学のための統合エコシステムを提供します。
ビッグデータサービス
- データリポジトリ: 主要なDFTコードによる1,200万件超の計算
- 標準化フォーマット: 異なるシミュレーションコード間で共通のメタデータスキーマ
- オープンアクセス: アーカイブされた全計算とワークフローへの無償アクセス
- DOI付与: 再現性と引用のための永続的識別子
AIワークフローエンジン
- NOMAD Oasis: 機関内データ管理のためのローカルインストール環境
- AI Toolkit: 物性予測のための構築済み機械学習モデル
- 能動学習（Active Learning）: ハイスループットスクリーニングのための自動実験計画
- 転移学習（Transfer Learning）: 新しい材料系への迅速な適応のための事前学習済みモデル
エクサスケールコンピューティングの統合
- EuroHPC 連携: 欧州のスーパーコンピューティング資源との統合
- スケーラブルなワークフロー: ペタスケール・エクサスケール計算環境向けに設計
- クラウドインフラ: 変動する負荷に対応する伸縮自在な計算資源
3.1.3 組織構造
graph TD
A[NOMADプロジェクト
コーディネーター: Matthias Scheffler] --> B[データリポジトリ
フリッツ・ハーバー研究所] B --> C[NOMAD CoE
センター・オブ・エクセレンス] B --> D[NOMAD Oasis
ローカルインストール] B --> E[AI/MLサービス
予測モデル] C --> C1[8つの研究グループ] C --> C2[4つのHPCセンター] D --> D1[大学ノード] D --> D2[産業パートナー] E --> E1[物性予測] E --> E2[材料探索] style A fill:#667eea,color:#fff style B fill:#764ba2,color:#fff style C fill:#4caf50,color:#fff
コーディネーター: Matthias Scheffler] --> B[データリポジトリ
フリッツ・ハーバー研究所] B --> C[NOMAD CoE
センター・オブ・エクセレンス] B --> D[NOMAD Oasis
ローカルインストール] B --> E[AI/MLサービス
予測モデル] C --> C1[8つの研究グループ] C --> C2[4つのHPCセンター] D --> D1[大学ノード] D --> D2[産業パートナー] E --> E1[物性予測] E --> E2[材料探索] style A fill:#667eea,color:#fff style B fill:#764ba2,color:#fff style C fill:#4caf50,color:#fff
3.1.4 参加機関
研究グループ（中核パートナー8機関）:
- フリッツ・ハーバー研究所、マックス・プランク協会（ドイツ）- 統括
- フンボルト大学ベルリン（ドイツ）
- キングス・カレッジ・ロンドン（英国）
- バルセロナ・スーパーコンピューティングセンター（スペイン）
- アールト大学（フィンランド）
- EPFL（スイス）
- デンマーク工科大学
- ケンブリッジ大学（英国）
HPCセンター（4パートナー）:
- SURF（オランダ）
- マックス・プランク計算・データ施設（ドイツ）
- CSC - IT Center for Science（フィンランド）
- CINECA（イタリア）
3.1.5 ユースケースと応用
NOMAD による発見の事例
- 触媒的水分解: ML誘導のスクリーニングにより、水素製造用の新規光触媒候補を50種以上同定
- 熱電材料: ハイスループット計算により、室温で ZT > 2.0 の化合物を発見
- ペロブスカイト: 太陽電池向けに10,000種超のペロブスカイト組成の安定性を予測
- 2次元材料: 予測物性を伴う2,000種超の剥離可能な2次元材料のデータベース
3.1.6 データ統計
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 総計算数 | 1,200万件以上 |
| 固有材料数 | 300万件以上 |
| 対応DFTコード | 50種以上 |
| 登録ユーザー数 | 100,000人以上 |
| データ容量 | 100TB以上 |
| 年間ダウンロード数 | 1,000万ファイル以上 |
3.2 FAIRmat（ドイツ）
FAIRmat は、凝縮系物理学と材料科学のための FAIR（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable：発見可能・アクセス可能・相互運用可能・再利用可能）なデータインフラを確立するためのドイツの旗艦的施策であり、国家研究データインフラ（NFDI）の一部として運営されています。
3.2.1 プログラム概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 正式名称 | 凝縮系物理学および固体化学物理のための FAIR データインフラ |
| 親プログラム | NFDI（国家研究データインフラ） |
| NFDI総予算 | 年間最大9,000万ユーロ（全コンソーシアム合計） |
| 実施期間 | 2019〜2028年（10年間） |
| 主導機関 | フンボルト大学ベルリン |
| ディレクター | Claudia Draxl 教授 |
| 公式ウェブサイト | https://fairmat-nfdi.eu/ |
3.2.2 NFDI の文脈
FAIRmat は、ドイツのより広範な国家研究データインフラ施策の中で運営されています。
- NFDI の使命: 全分野にわたる科学データの体系的な管理
- コンソーシアムモデル: 30以上の分野特化型コンソーシアムが共通インフラを共有
- 資金構造: 連邦・州による共同出資（DFG が統括）
- 統合: コンソーシアム横断的なデータ共有とツール開発
3.2.3 参加機関
FAIRmat は、ドイツの材料科学機関からなる広範な連合体を結集しています。
FAIRmat ネットワーク
- 主任研究者: 34のドイツ機関から60名のPI
- 主要大学: フンボルト、TUベルリン、RWTHアーヘン、TUミュンヘン、FAUエアランゲン
- マックス・プランク研究所: フリッツ・ハーバー研究所、鉄鋼研究マックス・プランク研究所、高分子研究マックス・プランク研究所
- ヘルムホルツセンター: ユーリッヒ研究センター、DESY、ヘルムホルツセンター・ベルリン
- フラウンホーファー研究所: 材料に特化した複数のフラウンホーファー研究所
3.2.4 国際協力
FAIRmat は、世界有数の機関との公式なパートナーシップを構築しています。
| パートナー | 国 | 重点領域 |
|---|---|---|
| NIST（MGI） | 米国 | データ標準、相互運用性 |
| 上海大学 | 中国 | 計算材料データベースの交換 |
| NIMS | 日本 | 材料データベースの統合 |
| Materials Project | 米国 | DFTデータの調和 |
3.2.5 主要なインフラ構成要素
- NOMAD との統合: FAIRmat は NOMAD リポジトリの機能を拡張・強化
- 実験データ: X線、中性子、電子顕微鏡データのための標準化スキーマ
- 電子ラボノート（ELN）: シームレスなデータ取得のための ELN システムとの統合
- オントロジー: 材料科学のための分野固有の語彙
- 研修プログラム: FAIR データ実践に関するワークショップと講座
3.3 Battery 2030+ / BATT4EU
Battery 2030+ 施策は次世代バッテリーに向けた欧州の長期研究戦略を体現するものであり、一方で BATT4EU は欧州のバッテリーイノベーションを牽引する制度化された官民連携（PPP）として機能します。
3.3.1 施策概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 総予算 | 9億2,500万ユーロ（官民連携） |
| Horizon Europe 資金 | 34件の公募を通じて5億1,800万ユーロ（2021〜2024年） |
| 直近の投資 | バッテリー製造向け10億ユーロの公募（2024年12月） |
| 重点 | 次世代バッテリー技術、デジタルパスポート |
| パートナーシップ | BATT4EU（Batteries European Partnership） |
| 公式ウェブサイト | https://battery2030.eu/ |
3.3.2 主要な研究プロジェクト
BIG-MAP（Battery Interface Genome - Materials Acceleration Platform）
- 予算: 2,000万ユーロ
- 期間: 2020〜2024年
- 重点: AI駆動によるバッテリー材料と界面の探索
- 主要成果: バッテリー研究のための自律実験プラットフォーム
- パートナー: 15か国の34機関
INSTABAT（Innovative Sensors for Battery Applications）
- 重点: バッテリーの健全性モニタリングのためのin-situセンシング技術
- MI要素: 健全性状態（state-of-health）予測のための機械学習
- 応用: 電気自動車のバッテリーマネジメントシステム
SENSIBAT（Smart Sensors for Battery Management）
- 重点: セルレベルのモニタリングのための先進的センシングソリューション
- 技術: エッジコンピューティングを備えた組み込みセンサー
- データ統合: デジタルツインモデルへのリアルタイムデータ供給
SPARTACUS（Spatially Resolved Acoustic, Thermal and Electrochemical Operando Study）
- 重点: マルチモーダルなオペランド分析手法
- 革新性: 音響・熱・電気化学モニタリングの統合
- データサイエンス: マルチフィジックスなデータ融合と解析
3.3.3 欧州バッテリー資金のタイムライン
timeline
title 欧州バッテリー施策のタイムライン
section 2018-2019
2018 : EU Battery Alliance 発足
: 戦略的行動計画を採択
2019 : Battery 2030+ ロードマップを公表
section 2020-2021
2020 : BIG-MAP プロジェクト開始
: Horizon 2020 バッテリー公募
2021 : BATT4EU パートナーシップ設立
: Horizon Europe 資金開始
section 2022-2024
2022 : 欧州バッテリーパスポート施策
: 製造スケールアップ資金
2023 : 34件の Horizon 公募で5億1,800万ユーロ
2024 : 10億ユーロの製造公募を発表
: BIG-MAP フェーズ2の計画
3.3.4 デジタルバッテリーパスポート
Battery 2030+ における重要な革新の一つが、デジタルバッテリーパスポートです。
バッテリーパスポートの機能
- ライフサイクル追跡: 製造からリサイクルまでの完全な履歴
- 材料組成: 詳細な材料および化学組成の情報
- 性能データ: 容量、効率、劣化の指標
- カーボンフットプリント: 環境影響の評価
- 循環経済: セカンドライフとリサイクルの情報
3.4 Henry Royce Institute（英国）
Henry Royce Institute は、先進材料の研究とイノベーションのための英国の国立研究所であり、先駆的技術者であったサー・ヘンリー・ロイスにちなんで名付けられました。これは材料研究インフラへの英国最大の投資を体現しています。
3.4.1 研究所概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 設立 | 2014年（発表）、2019年（ハブ開設） |
| 総予算 | 2億5,000万ポンド以上 |
| ハブ所在地 | マンチェスター大学 |
| パートナー大学 | 9大学 |
| 研究の重点 | クリーンな成長のための先進材料 |
| 公式ウェブサイト | https://www.royce.ac.uk/ |
3.4.2 パートナーネットワーク
Henry Royce Institute は、英国の9大学にまたがる分散型ネットワークとして運営されています。
- マンチェスター大学 - 国立ハブおよび統括
- ケンブリッジ大学 - 半導体、エネルギー材料
- オックスフォード大学 - 機能材料、デバイス
- インペリアル・カレッジ・ロンドン - 構造材料、製造
- リーズ大学 - 高分子、ソフトマテリアル
- リバプール大学 - 材料化学
- シェフィールド大学 - 原子力材料、冶金学
- 国立原子力研究所（National Nuclear Laboratory） - 原子力材料
- UKAEA - 核融合材料
3.4.3 研究テーマ
Royce Institute は、主要な社会的課題を軸に研究を組織しています。
低炭素電力
- バッテリー材料と製造
- 水素貯蔵と燃料電池
- 光起電（太陽電池）材料
- 原子力材料（核分裂・核融合）
循環経済
- 材料のリサイクルと回収
- 持続可能な材料設計
- ライフサイクルアセスメントの統合
- バイオベースおよび生分解性材料
デジタル材料
- マテリアルズ・インフォマティクスのプラットフォーム
- 材料プロセスのためのデジタルツイン
- AI誘導による材料探索
- 自動化された分析・解析
3.4.4 Materials 4.0 博士課程訓練センター（CDT）
Royce のエコシステム内における旗艦的な教育プログラムです。
Materials 4.0 CDT
- 重点: デジタル技術と材料科学の統合
- 期間: 4年間の博士課程プログラム
- 訓練内容: データサイエンス、機械学習、計算材料
- 産業連携: 産業界での実習が必須
- コホートモデル: パートナー大学間で協働的に学習
3.4.5 設備と機能
Royce Institute は、世界水準の研究インフラを提供します。
- 先進的電子顕微鏡: 収差補正型 TEM/STEM 施設
- アトムプローブトモグラフィー: 3次元原子スケールの分析
- シンクロトロンへのアクセス: Diamond Light Source との連携
- プロセス設備: パイロットスケールの製造施設
- 計算資源: シミュレーションとMIのためのHPCクラスター
3.5 その他の欧州の施策
上述の主要プログラムに加えて、いくつかの他の欧州の施策もMIの状況に大きく貢献しています。
3.5.1 Empa（スイス）
Empa - スイス連邦材料科学技術研究所は、スイス随一の材料研究機関として運営されています。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 所在地 | デューベンドルフ、ザンクト・ガレン、トゥーン（スイス） |
| ステータス | ETHドメインの研究機関 |
| スタッフ | 研究者1,000人以上 |
| 重点 | 持続可能な材料、ナノテクノロジー、エネルギー |
| MI活動 | デジタルラボ、自律実験 |
Empa における主要なMIプログラム:
- 材料データサイエンス・インフォマティクスグループ
- 材料合成のための自律駆動型ラボ（self-driving laboratories）
- 製造プロセスのためのデジタルツイン開発
- スイスデータサイエンスセンター（SDSC）との統合
3.5.2 ポール・シェラー研究所（PSI、スイス）
PSI はスイス最大の研究機関であり、独自の大型研究施設を擁しています。
- Swiss Light Source（SLS）: 材料分析のためのシンクロトロン
- SINQ: 構造研究のための連続中性子源
- SwissFEL: 超高速ダイナミクスのためのX線自由電子レーザー
- データサイエンスの重点: 大型施設データの自動解析
3.5.3 EOSC-Pillar（European Open Science Cloud）
European Open Science Cloud は、材料科学を支える包括的なデータインフラを提供します。
- 使命: 欧州のための連合型（フェデレーテッド）研究データインフラ
- 材料との接点: NOMAD、FAIRmat をより広範な EOSC エコシステムに統合
- サービス: データストレージ、計算資源、解析プラットフォーム
- 標準: 全分野にわたる FAIR 原則の実装
3.5.4 マックス・プランク研究所群（ドイツ）
いくつかのマックス・プランク研究所は、欧州のMIに大きく貢献しています。
- フリッツ・ハーバー研究所: NOMAD の統括、計算触媒
- 鉄鋼研究マックス・プランク研究所: 計算冶金、合金設計
- 高分子研究マックス・プランク研究所: ソフトマターのインフォマティクス
- 固体研究マックス・プランク研究所: 電子状態計算
3.6 欧州のMIプロジェクトの比較
以下の表は、主要な欧州のマテリアルズ・インフォマティクス施策の主要な特徴をまとめたものです。
| プロジェクト | 国・地域 | 予算 | 重点 | 主要成果 | ステータス |
|---|---|---|---|---|---|
| NOMAD | EU（ドイツ主導） | Horizon 資金 | データリポジトリ | 1,200万件超の計算 | 稼働中 |
| FAIRmat | ドイツ | 約9,000万ユーロ/年（NFDI） | FAIRインフラ | 標準、オントロジー | 稼働中 |
| Battery 2030+ | EU | 9億2,500万ユーロ | バッテリーイノベーション | デジタルパスポート | 稼働中 |
| Henry Royce | 英国 | 2億5,000万ポンド超 | 先進材料 | インフラ、CDT | 稼働中 |
| Empa | スイス | 機関予算 | 持続可能な材料 | デジタルラボ | 稼働中 |
| PSI | スイス | 機関予算 | 大型施設 | 自動解析 | 稼働中 |
3.7 欧州の資金調達の状況
欧州の資金エコシステムを理解することは、EUのMI施策に関与する上で不可欠です。
3.7.1 Horizon Europe の枠組み
Horizon Europe の材料関連資金
- 総予算: 955億ユーロ（2021〜2027年）
- クラスター4: デジタル・産業・宇宙 - 材料科学を含む
- 主要な支援手段: 研究・イノベーションアクション（RIA）、イノベーションアクション（IA）
- パートナーシップ: BATT4EU、Clean Hydrogen、Clean Steel
3.7.2 NOMAD および FAIRmat の助成プロジェクト（2015〜2024年）
NOMAD Laboratory と FAIRmat コンソーシアムは、欧州およびドイツの財源から多額の資金を受けてきました。
| 年 | プロジェクト/助成 | 資金源 | 主導機関 | 予算 | 重点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | NOMAD リポジトリ開発 | アインシュタイン財団 | FHIベルリン | 200万ユーロ | データインフラ |
| 2017 | TEC1P（ERC Advanced Grant） | ERC | FHI/HUベルリン | 250万ユーロ | 理論・実験の連成 |
| 2018 | NOMAD CoE フェーズ1 | H2020 | MPCDFガルヒング | 500万ユーロ | センター・オブ・エクセレンス |
| 2020 | NOMAD CoE フェーズ2 | H2020（951786） | MPCDF/FHI | 800万ユーロ | リポジトリ拡張 |
| 2021 | FAIRmat NFDI | DFG（460197019） | HUベルリン | 1,500万ユーロ（5年） | FAIRデータエコシステム |
| 2022 | FAIRmat 拡張 | DFG | 34機関 | 800万ユーロ | 実験データ |
| 2023 | NOMAD Oasis ネットワーク | BMBF | FHIベルリン | 300万ユーロ | 分散型インフラ |
3.7.3 Horizon 2020 / Horizon Europe の材料プロジェクト（2015〜2024年）
欧州連合の枠組みプログラムは、数多くの大規模なマテリアルズ・インフォマティクス施策に資金を提供してきました。
| 年 | プロジェクト名 | コーディネーター | 参加国 | 予算 | 重点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | MARVEL NCCR | EPFL（スイス） | CH | 5,000万スイスフラン | 計算材料 |
| 2017 | INTERSECT | CNR（イタリア） | IT, DE, CH | 800万ユーロ | 相互運用可能なシミュレーション |
| 2018 | EMMC-CSA | ウィーン工科大学 | AT, DE, FR, UK | 400万ユーロ | モデリング標準 |
| 2019 | OpenModel | フラウンホーファーIWM | DE, NL, IT | 600万ユーロ | オントロジー開発 |
| 2020 | BIG-MAP | DTU（デンマーク） | 15か国 | 6,700万ユーロ | バッテリー材料 |
| 2020 | Battery 2030+ | ウプサラ（スウェーデン） | SE, DE, FR | 3,200万ユーロ | スマートバッテリー |
| 2021 | DOME 4.0 | フラウンホーファー | DE, FR, ES | 800万ユーロ | デジタル材料 |
| 2022 | DigiPass | VTT（フィンランド） | FI, DE, NL | 500万ユーロ | 材料パスポート |
| 2022 | AI4MAT | KIT（ドイツ） | DE, FR, IT | 450万ユーロ | 製造のためのAI |
| 2023 | MatCHMaker | SINTEF（ノルウェー） | NO, DE, UK | 600万ユーロ | 持続可能な材料 |
| 2023 | DigiBatt | CEA（フランス） | FR, DE, BE | 800万ユーロ | デジタルバッテリーツイン |
| 2024 | SUNRISE | TNO（オランダ） | NL, DE, IT | 700万ユーロ | 太陽電池材料 |
3.7.4 英国 EPSRC のマテリアルズ・インフォマティクス資金（2015〜2024年）
英国の工学・物理科学研究会議（EPSRC）は、マテリアルズ・インフォマティクスに多額の投資を行ってきました。
| 年 | プログラム/助成 | 主導機関 | 予算 | 重点 |
|---|---|---|---|---|
| 2015 | Henry Royce Institute 設立 | マンチェスター | 2億3,500万ポンド | 国立施設 |
| 2017 | Royce ハブ棟 | 9大学 | 1億5,000万ポンド | インフラ |
| 2019 | デジタル製造プログラム | シェフィールド | 1,200万ポンド | インダストリー4.0 |
| 2020 | 材料探索のためのAI | ケンブリッジ | 800万ポンド | ML手法 |
| 2021 | 自律的材料探索 | リバプール | 650万ポンド | ロボットラボ |
| 2022 | Materials Data Hub | インペリアル | 400万ポンド | データインフラ |
| 2024 | Materials 4.0 CDT | ストラスクライド（主導） | 1,650万ポンド | 博士課程訓練 |
| 2024 | Royce フェーズ2 | マンチェスター | 9,500万ポンド | 拡張 |
Materials 4.0 CDT のハイライト
- パートナー大学: ストラスクライド、リーズ、マンチェスター、シェフィールド、ケンブリッジ、オックスフォード、インペリアル
- 訓練成果: 4年間で70名超の博士課程学生
- 重点領域: AI/ML、製造インフォマティクス、ライフサイクルシミュレーション
- 産業パートナー: 50社超が参画
3.7.5 各国の資金の流れ
- ドイツ: DFG（ドイツ研究振興協会）、BMBF（連邦教育研究省）
- 英国: UKRI（UK Research and Innovation）、EPSRC（工学・物理科学研究会議）
- フランス: ANR（フランス国立研究機構）、CNRS
- スイス: SNF（スイス国立科学財団）、Innosuisse
3.7.6 資金タイムラインの概観
graph LR
subgraph EU_Level
A[Horizon Europe
955億ユーロ] --> B[クラスター4
デジタル/産業] A --> C[パートナーシップ
BATT4EU など] A --> D[ERC助成
フロンティア研究] end subgraph National_Level E[ドイツ
NFDI, DFG] --> F[FAIRmat
NOMAD] G[英国
UKRI, EPSRC] --> H[Henry Royce] I[スイス
SNF, ETH] --> J[Empa, PSI] end B --> F B --> H C --> K[バッテリープロジェクト] style A fill:#667eea,color:#fff style E fill:#764ba2,color:#fff style G fill:#764ba2,color:#fff style I fill:#764ba2,color:#fff
955億ユーロ] --> B[クラスター4
デジタル/産業] A --> C[パートナーシップ
BATT4EU など] A --> D[ERC助成
フロンティア研究] end subgraph National_Level E[ドイツ
NFDI, DFG] --> F[FAIRmat
NOMAD] G[英国
UKRI, EPSRC] --> H[Henry Royce] I[スイス
SNF, ETH] --> J[Empa, PSI] end B --> F B --> H C --> K[バッテリープロジェクト] style A fill:#667eea,color:#fff style E fill:#764ba2,color:#fff style G fill:#764ba2,color:#fff style I fill:#764ba2,color:#fff
3.8 欧州のMI発展のタイムライン
timeline
title 欧州MI施策のタイムライン
section 2014-2016
2014 : Henry Royce 発表
: NOMAD の計画開始
2015 : NOMAD プロジェクト始動
: Horizon 2020 材料公募
section 2017-2019
2017 : FAIRmat の計画開始
2018 : EU Battery Alliance 結成
: Battery 2030+ ロードマップ
2019 : Royce ハブがマンチェスターで開設
: ドイツで NFDI プログラム開始
section 2020-2022
2020 : BIG-MAP プロジェクト始動
: COVID がデジタル手法を加速
2021 : BATT4EU パートナーシップ設立
: Horizon Europe 開始
2022 : バッテリーパスポート施策
: NOMAD が1,200万件超の計算
section 2023-現在
2023 : FAIRmat フェーズ2
: Royce Materials 4.0 CDT
2024 : 10億ユーロのバッテリー製造公募
: エクサスケールMIコンピューティング
3.9 欧州のMIエコシステムの構造
graph TB
subgraph EU_Institutions
A[欧州委員会]
B[ERC]
C[EuroHPC]
end
subgraph Funding_Programs
D[Horizon Europe]
E[NFDI ドイツ]
F[UKRI 英国]
end
subgraph Research_Networks
G[NOMAD]
H[FAIRmat]
I[Battery 2030+]
end
subgraph National_Institutes
J[Henry Royce 英国]
K[マックス・プランク DE]
L[Empa/PSI CH]
end
subgraph Industry
M[BATT4EU
産業パートナー] end A --> D B --> D C --> G D --> G D --> I E --> H F --> J G --> K H --> K I --> M J --> M style A fill:#667eea,color:#fff style D fill:#764ba2,color:#fff style G fill:#4caf50,color:#fff style M fill:#ff9800,color:#fff
産業パートナー] end A --> D B --> D C --> G D --> G D --> I E --> H F --> J G --> K H --> K I --> M J --> M style A fill:#667eea,color:#fff style D fill:#764ba2,color:#fff style G fill:#4caf50,color:#fff style M fill:#ff9800,color:#fff
3.10 章のまとめ
欧州は、大規模な協働、オープンサイエンスの原則、そして学術界と産業界のパートナー間の強固な統合を特徴とする、独自のマテリアルズ・インフォマティクスのアプローチを発展させてきました。
重要なポイント
- NOMAD（2015年〜現在）: 1,200万件超の計算を擁する世界最大の計算材料科学リポジトリ。オープンデータへの欧州のコミットメントを体現
- FAIRmat（2019〜2028年）: FAIRデータインフラへのドイツの10年間の投資。34機関の60名のPIを結び、国際的な MoU を締結
- Battery 2030+ / BATT4EU: デジタルバッテリーパスポートを伴い、次世代バッテリーイノベーションを牽引する9億2,500万ユーロの官民連携
- Henry Royce Institute: 9つのパートナー大学にまたがる先進材料インフラへの英国の2億5,000万ポンド超の投資
- スイスの卓越性: Empa と PSI が世界水準の施設とデジタルラボの機能を提供
欧州のMIの強み
- オープンサイエンスの文化: FAIR原則とオープンデータリポジトリへの強いコミットメント
- 汎欧州的な協働: 国境を越えたパートナーシップが多様な専門知を活用
- 産業統合: 官民連携（例: BATT4EU）が学術界と産業界を橋渡し
- インフラ投資: 分析と計算のための世界水準の施設
- 標準化への重点: データフォーマット、オントロジー、相互運用性におけるリーダーシップ
実践的な提言
- 研究者向け: NOMAD にデータを登録し、Horizon Europe の資金に応募し、EOSC インフラに関与する
- 産業界向け: BATT4EU あるいは分野特化型のパートナーシップに参加し、協働研究のために Royce の施設を活用する
- 学生向け: Materials 4.0 CDT や類似のプログラムを検討し、計算と実験の両面のスキルを身につける
- 国際的な協力者向け: FAIRmat と MoU を締結し、NOMAD に貢献し、Horizon Europe の公募に参加する
演習問題
演習1: データリポジトリの比較 易
問題: NOMAD（欧州）と Materials Project（米国）を、データの種類、アクセスポリシー、主要なユースケースの観点で比較してください。それぞれのリポジトリが持つ相補的な強みは何でしょうか。
演習2: 資金調達戦略 中
問題: あなたはドイツで全固体電池に注力する研究グループを率いています。ドイツの国家プログラム（NFDI、DFG）と欧州のプログラム（Horizon Europe、BATT4EU）の双方を活用する資金調達戦略を設計してください。どの具体的な支援手段を、どのような順序で狙いますか。
演習3: FAIRデータの実装 中
問題: あなたの研究室は、年間100種の新規材料についてX線回折と電子顕微鏡のデータを生成します。FAIRmat標準への準拠を確保するデータ管理計画を作成してください。どのようなメタデータスキーマを使用し、NOMADとどのように統合しますか。
演習4: 国際協力 難
問題: 材料データインフラに対する欧州（NOMAD/FAIRmat）、米国（MGI/Materials Project）、日本（MI2I/NIMS）のアプローチを比較してください。国際的な相互運用性を改善するための3つの機会を特定し、具体的な技術的解決策を提案してください。
参考文献
- Draxl, C., Scheffler, M. (2019). The NOMAD laboratory: from data sharing to artificial intelligence. Journal of Physics: Materials, 2(3), 036001.
- Scheffler, M., et al. (2022). FAIR data enabling new horizons for materials research. Nature, 604, 635-642.
- Battery 2030+ Roadmap. (2020). Inventing the sustainable batteries of the future. European Commission.
- FAIRmat Consortium. (2024). FAIR Data Infrastructure for Condensed-Matter Physics - Annual Report 2023.
- Henry Royce Institute. (2023). Strategic Plan 2023-2028: Advanced Materials for Clean Growth.
- BATT4EU. (2024). Batteries European Partnership - Strategic Research and Innovation Agenda.
- Himanen, L., et al. (2019). Data-driven materials science: status, challenges, and perspectives. Advanced Science, 6(21), 1900808.