【CFRP】東レ、マテリアルリサイクル性を向上させる高精度材料設計技術開発。機械学習を活用した、MI分野における独自の予測モデル構築

　東レは、炭素繊維強化プラスチック（CFRP：Carbon Fiber Reinforced Plastics）のマテリアルリサイクルにおいて、マトリックス樹脂^※1である熱硬化性樹脂のリサイクル性（分解・再利用のしやすさ）と力学特性の両立を可能にする材料を高精度かつ効率的に選定できる材料設計技術を開発した。今後は、同技術を活用した材料開発の実証を進め、マテリアルリサイクルが容易なCFRPの社会実装を目指し、航空機、自動車、一般産業などをはじめとした幅広い用途への展開を検討していく。

　CFRPは軽量かつ優れた力学特性を有することから、航空機や自動車などの構造部材への適用が拡大している。一方で、使用済みCFRPの増加に伴い、CFRPのリサイクル需要の高まりが見込まれている。しかし、CFRPに用いられる熱硬化性樹脂の再利用にあたっては、ケミカルリサイクルによる原料化や、再成形可能な熱可塑樹脂化などの技術も必要であり、分解コストが高いという課題がある。また、高い強度や耐久性を実現する材料設計と、リサイクル性を両立することは容易ではなく、これらを両立する材料の開発には長期の開発期間を要す。
　東レは、長年蓄積したCFRP設計技術に関するノウハウを基盤に、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の機械学習を活用した新たな材料設計技術の確立を実現した。同技術では、リサイクルCFRPの樹脂の分子構造とリサイクル性・力学特性との相関関係をデータとして体系的に整理・学習させることで、従来の特性予測モデルと比較して、リサイクル性と力学特性を両立するマトリックス樹脂候補選定の予測精度^※2を、最大約25％向上する機械学習予測モデルの構築に成功した。さらに、このモデルを用いて絞り込んだ組成が、CFRP化した後も樹脂が分解・再利用しやすい特性を維持することを確認した。このモデルを適用することで、CFRP材料設計における初期の段階で効率的に候補材を絞り込めるため、航空機や自動車などの要求特性に合わせた迅速な設計検討を進めることができ、今後実験やシミュレーションによる候補材料の評価件数を数千～数万規模で削減できることが期待される。
　なお、この技術の一部は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議「CSTI」^※3の戦略的イノベーション創造プログラム(SIP) 第3期における「サーキュラーエコノミーシステムの構築」^※4により実施されている。
※1　マトリックス樹脂
　炭素繊維などの強化繊維と組み合わせて複合材料を形成する樹脂成分を指し、硬化・固化することにより複合材料の形状を保つ機能に加え、複合材料の耐熱性、難燃性、リサイクル性などの特性発現に寄与する。
※2　予測精度
　回帰分析において「作成したモデル（予測式）が、実際のデータ（目的変数）のばらつきをどれくらい説明できているか」を示す指標、決定係数を表す。
※3　総合科学技術・イノベーション会議(CSTI)
　総合科学技術・イノベーション会議（Council for Science, Technology and Innovation、略称「CSTI」）は、内閣総理大臣、科学技術政策担当大臣のリーダーシップの下、各省より一段高い立場から、総合的・基本的な科学技術・イノベーション政策の企画立案及び総合調整を行うことを目的とした「重要政策に関する会議」の一つ。
※4　「サーキュラーエコノミーシステムの構築」
　プラスチックを主な対象とし、幅広いステークホルダーが連携した循環型のバリューチェーンを構築、特に循環市場におけるプラスチックの流通（フィジカル空間）をデジタル情報（サイバー空間）にて可視化する分散型システム構築を目指したプログラム。
内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第3期(令和5年～)課題一覧：
https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/sip3rd_list.html