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Dunia InnovationsのAI自律ラボが変える材料開発のスピード

Dunia InnovationsはAIとロボットを統合した「自律型ラボ」により、材料研究のDesign‑Make‑Test‑Analyzeサイクルを自動化し、実験速度を大幅に高めようとしている。物理法則を取り込んだAIモデルが候補材料を設計し、ロボットが合成・測定を行い、その実験データをAIへフィードバックする閉ループ型プラットフォームを構築している。

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1.2M0

Conceptual illustration of an AI‑driven autonomous laboratory using robotics and machine learning to discover new materials — How is Dunia Innovations planning to industrialise AI‑driven materials discovery with its €280 million, 6,000 m² Berlin GigaLab—what technolAutonomous laboratories combine AI, robotics, and continuous experimentation to accelerate materials discovery.
AI プロンプト
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is Dunia Innovations planning to industrialise AI‑driven materials discovery with its €280 million, 6,000 m² Berlin GigaLab—what technol. Article summary: I can verify Dunia’s core strategy—AI plus robotic “self-driving” labs for faster materials discovery—but I found insufficient public evidence for the specific €280 million, 6,000 m² Berlin “GigaLab,” its named partner s. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Dunia Innovations scores $11.5M for its ‘self-driving lab’ to speed up discovery of new materials. Dunia Innovations, a Berlin-based deeptech startup specialising in AI-driven ma" source context "Dunia Innovations scores $11.5M for its 'self-driving lab' to speed up ..." Reference image 2: visual su
openai.com

スマートフォンの半導体、EVのバッテリー、グリーン水素の触媒──。こうした最先端技術の根底にあるのが材料科学です。

しかし新しい材料の発見は、長年にわたり「遅く、高コストで、人手に依存する」研究プロセスでした。ベルリンのディープテック企業 Dunia Innovations は、この構造そのものを変えようとしています。AIとロボットを組み合わせた**自律型研究ラボ（autonomous lab）**により、材料開発を連続的かつ高速に回す仕組みを構築しているのです。

なお、一部で報じられている将来の大規模「GigaLab」施設については、公開資料で確認できるのは主に技術プラットフォームと研究連携の仕組みであり、具体的な規模や詳細な計画は公表情報が限られています。

材料研究の最大のボトルネック

近年のAIは、理論的には数千〜数万の候補材料を予測できます。

ただし、予測だけでは実用化には至りません。候補材料はすべて

合成（synthesis）
性能測定
実験による検証

を経る必要があります。

材料研究では通常、**Design → Make → Test → Analyze（DMTA）**というサイクルで進みますが、この実験プロセスが非常に時間を要します。新しい触媒が実用段階に到達するまで、数年かかることも珍しくありません。

Duniaが狙うのは、この実験検証のボトルネックの自動化です。

AIとロボットが回す「自律ラボ」

同社のコア技術は、AIと実験装置を統合した閉ループ型の材料探索プラットフォームです。

基本的な流れは次のようになります。

Design（設計）
物理法則を組み込んだAIモデルが新しい材料候補を生成し、特性を予測する。
Make（合成）
ロボット化された実験装置が候補材料を自動的に合成する。
Test（測定）
自動分析装置が触媒性能や電気化学特性などを測定する。
Analyze（解析）
実験結果がAIへフィードバックされ、次の候補設計に反映される。

このループを連続的に回すことで、従来の研究室よりもはるかに高い速度で実験データを生成できるとされています。

Duniaはこれを**「Materials Acceleration Platform（材料開発加速プラットフォーム）」**と呼んでいます。

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