由东京大学工业科学研究所副教授 Teruyasu Mizoguchi 领导的一个研究小组成功地预测了复杂界面的结构，其中包含机器学习创建的简单人工智能。传统方法需要22年的计算，3小时左右就可以完成，看来用这种方法会加快优良物质的开发速度。
据东京大学介绍，界面是指气液两相、液固、固相接触的界面，但结构极其复杂，需要大量计算。现在，很难预测。
沟口副教授等人的研究小组通过在机器学习中使用一种称为虚拟筛选的方法来挑战预测，该方法通过对数据进行统计处理来发现隐藏在数据中的规律。在虚拟筛选中，当计算机学习数据时，它会创建一个简单的人工智能设备，称为回归设备。
通过这一点，无需大量计算就可以预测界面。与常规方法相比，计算速度实际上快了6倍。
接口与电池、催化剂等各种物质的功能息息相关。为此，本研究将作为日本科学技术振兴机构战略性创新研究促进项目的研究项目，并将继续提供支持。迄今为止的研究成果已发表在美国科学促进会出版的科学期刊《Science Advance》上。
