材料研究のパラメータ空間は極めて広大です。
例えば、有機化合物のケミカルスペースには、10⁶⁰個の候補物質が存在すると言われています。
我々のミッションは、データ科学の先進技術を駆使して、このような広大な未踏領域から革新的な材料を発掘することです。

“革新的な材料”はデータが存在しない未踏領域に存在します。
したがって、データ科学の内挿的な予測のみでそこに到達することは不可能です。我々は“外挿的な予測と発見”を目指します。
これを実現するために、実験、計算、学習、仮説生成からなるクローズドループをシステム化し、
新材料創成を通じてコンセプトを実証します。

データ駆動型研究における最も重要な学術資源は言うまでもなくデータです。
その本質は、データを持つ者が勝つというパワーゲームであると言えます。
しかしながら、データ科学の他の応用分野に比べると、材料研究のデータ資源は極めて乏しいというのが現状です。
この壁を乗り越えるために、産学から多数の研究者が参画するコンソーシアムを形成し、世界最大の材料データベースを開発します。