MATAIは、高度な金属合金の特性予測と逆設計を効率化するために開発された汎用機械学習フレームワークです。合金の膨大な組成空間や競合する特性目標、製造の制約が新しい合金の発見を妨げる中、MATAIはキュレーションされた合金データベースと深層ニューラルネットワークを利用して、密度、降伏強度、引張強度、伸びなどの機械的特性を組成から直接推定します。また、制約を考慮した最適化エンジンとAI実験のフィードバックループを組み合わせ、合金設計を制約付き最適化問題として定式化します。具体的には、Ti系合金を対象に、軽量かつ高強度の材料を迅速に発見する能力を示し、従来の商業的参考合金を上回る性能を持つ合金を実験的に確認しました。MATAIは、現実の設計制約の下で軽量かつ高性能な材料の発見を加速する可能性を秘めています。