AIがマイクロソフトの新素材発見を支援：20年かかるスクリーニング作業が80時間で完了、バッテリーのリチウム使用量が70%削減される見込み

1 月 10 日、マイクロソフトとパシフィック・ノースウエスト国立研究所 (PNNL) は AI の力を活用して、バッテリーに使用できる新しい材料を特定し、リチウム金属の使用量を最大 70% 削減するために協力しました。

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既存のリチウム電池は過熱や発火を起こしやすく、抽出プロセスには大量の水とエネルギーが必要であり、環境に悪影響を及ぼします。

マイクロソフトとPNNLは人工知能を使って3,200万の潜在的な物質をスクリーニングし、80時間でリストを23に絞り込んだ。そのうち5つは既知の物質だった。研究チームによれば、これらの材料を入手するために従来の方法を使用した場合、そのプロセスには20年以上かかるだろうという。

Microsoft Research の Microsoft Quantum Redmond (QuArC) グループの責任者である Krysta Svore 氏は次のように述べています。

今後 250 年間の化学材料科学を、今後 20 年間に圧縮する必要があるのではないでしょうか。これは私たちが地球を救いたいからです。これらの結果は、AI と高性能コンピューティングを組み合わせて科学的発見を加速する力を実証しています。

PNNLプロジェクト開発オフィスの物理化学者兼ディレクターのカール・ミューラー氏は次のように述べた。

最も重要な点は、新しいアイデアや新しい素材を入手するスピードです。このような加速が見られるのであれば、将来的にはこのような材料を見つけるための道筋になるはずです。

IT Homeは報告書から、この候補材料は単にN2116と呼ばれ、リスク要因が低く、爆発や火災が発生しにくい固体電解質であることを知りました。

パシフィック・ノースウェスト国立研究所 (PNNL) の材料科学者 Dan Thien Nguyen 氏は、合成固体電解質を使用してコイン型電池を組み立てています。画像出典: Microsoft

科学者たちはリチウム金属に代わる最適な材料を見つけるために、残りの17種類の潜在的な材料を研究し続けています。

チームは、プロセスをより簡単かつ迅速にするために、生成 AI と高性能コンピューティングも使用しました。