経済産業省の報告（「素材産業におけるイノベーションの役割と期待」平成30年）によると、国内の製造業全体に対して素材産業は2割程度を占めている。いわゆる「リーディングインダストリー」だ。

素材産業が強いのは日本だけではなく、世界各国がそれぞれの強みを伸ばすような種類の素材開発に勤しんでいる。素材開発は企業の特許となる場合も多く、スピードや確実性が求められる世界でもある。

韓国にある韓国科学技術研究院のJino Imら研究者は、近年、機械学習は多くの材料科学の問題に適用されているが、多くの非線形機械学習予測モデルでは結果の解釈が不可能であるという課題に着目し、GBRT（勾配ブースティング回帰木）アルゴリズムを材料探索における生成熱とバンドギャップ*の予測に用いた。

*生成熱やバンドギャップは材料生成に生じる、および必要なエネルギーの指標である。

その研究のポイントはこうだ。