計算物質科学のシミュレーション手法を基に、機械学習、データ同化、スパースモデリング等の情報科学手法や物質・材料に関する記述子を組み合わせ、各種データベース等を活用して具体的な物質・材料科学の問題に適用する探索手法、及びツールの開発、整備、蓄積を進める。
主たるタスクは以下の通りである。
〇構造探索
局所的な構造空間での最適化に対して強力な第一原理計算手法とグローバルな構造空間での探索を可能とするデータ科学手法の組み合わせにより物質の構造予測を実現する手法を開発する。
〇機能探索
多元化合物系のような多数の組み合わせ自由度を有する物質群を対象として、第一原理計算手法に基づく物性予測からサンプルされたデータに対して、データ科学手法による物性・機能の予測・探索を行う。
〇相安定性
広い組成空間及び有限温度での構造の安定性（相安定性）や相境界・界面における構造を議論するため、データ科学的手法による原子間ポテンシャル構築等のマルチスケール手法の開発を行う。
〇MI²の可能性開拓と有効性検証
研究機関、企業等広く情報収集を実施し、ニーズの探索および手法の適用を行う。特に各種イオン伝導体に関して第一原理計算やデータ科学の手法を駆使し、探索を行う。