GoogleはDeepMind AIを使用して何千もの新しい素材を分析および予測しました

IT Homeは11月30日、GoogleのDeepMindが人工知能（AI）を使って200万以上の新素材の構造を予測したと報じた。同社は、この画期的な進歩が現実世界の技術向上を促進するだろうと述べた。

関連する研究結果は、現地時間水曜日に「新素材の加速合成のための自律実験室」というタイトルでネイチャー誌に掲載された。 ITホーム  DOI:10.1038/s41586-023-06734-w .

ディープマインドの研究者らは論文の中で、約40万通りの仮説的な材料設計のほとんどが、近いうちに実験室環境で生産される可能性があると指摘した。この研究は、より性能の高いバッテリー、太陽電池パネル、コンピューターチップの製造に役立つ可能性がある。

DeepMind は、AI を使用してこれらの新素材の安定性を予測した後、次の研究の焦点は、実験室でそれらを合成するのがどれほど簡単かを予測することに移ると述べました。

▲ 画像出典：ネイチャー

実のところ、新素材の発見と合成は、非常に費用がかかり、時間のかかるプロセスです。たとえば、今日どこでも目にするリチウムイオン電池の商業化には約 20 年かかり、数え切れないほどの費用と労力が費やされました。

「実験、自律合成、機械学習モデルの大幅な改善を通じて、この10～20年の期間をより管理可能なものに短縮したいと考えています」とディープマインド研究員のエキン・ドガス・キューバック氏は語った。

DeepMindのAIはMaterials Projectのデータに基づいてトレーニングされていると報告されています。 2011年にローレンス・バークレー国立研究所内に設立された国際的な研究機関であり、現在約5万種類の既知の物質に関する研究成果を有しています。

同社は、材料発見におけるさらなる進歩を加速させるため、研究コミュニティとデータを共有する予定だと述べた。

「コスト増加に関しては、業界はリスクを嫌う傾向があり、新しい材料がコスト効率よく機能するまでには通常しばらく時間がかかります」と、マテリアル プロジェクトのディレクター、クリスティン パーソン氏は語ります。「その時間をさらに短縮できれば、本当に画期的なことです。」