人工知能が新素材の研究開発を支援

現在、海外では人工知能が新素材の開発に役立っている事例が報告されています。英国リバプール大学の研究者らは、ポリマーの光触媒性能を向上させる効率的な触媒を見つけるために、化学反応経路を独自に設計し、8日間で688回の実験を完了するロボットを開発した。この実験は、手作業で行うと数か月かかる。少し前、日本の大阪大学の教授が1,200種類の太陽電池材料をトレーニングデータベースとして使用し、機械学習アルゴリズムを通じてポリマー材料の構造と光電センシングの関係を研究しました。従来の方法では5～6年かかっていたところ、教授は1分以内に潜在的な応用価値のある化合物構造を選別することに成功しました。

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このような成功したアプリケーションには、新しい材料や技術の進歩を探求する無限の可能性が秘められています。人類の歴史を通じて、あらゆる技術革命は材料の発展と密接に関係しています。産業革命以前は、石、青銅、鉄の道具の発達により、手工芸は狩猟、農業、畜産から徐々に分離していきました。第一次産業革命以降、鉄鋼と複合材料が徐々に人々の日常生活に浸透していきました。第三次産業革命以降、半導体、高結晶シリコン、ポリマー材料が急速に発展し、大きな需要のある新素材となりました。今世紀初頭から、ハイエンド製造業のさらなる向上に伴い、新素材は機能化、知能化、統合化の発展路線を軸に、ナノテクノロジー、バイオテクノロジー、情報技術などの新興産業と深く融合し、科学技術進歩の重要な手段となっている。

新材料の開発は、基礎研究と応用基礎研究の相互融合・推進のプロセスであり、化学的性質や物理的処理の改善が必要となることが多く、そのプロセスは非常に困難です。近年登場したスマートファイバーを例に挙げてみましょう。この新しい素材は外部環境の刺激に応じて体積や形状を変えることができ、ウェアラブルなスマートデバイスの構築に使用できます。開発にあたっては、まずその刺激応答メカニズムを理解し、それを説明する適切な物理モデルを確立する必要があります。次に、適切な材料を研究対象として選択し、化学的手段を使用してその機能ユニットの機能と特性を改善し、繰り返しの実験を通じてその刺激応答の条件を探り、構造ユニットの性能を向上させる必要があります。最後に、生産と加工です。紡績、染色仕上げ、織りなどのさまざまな加工プロセスを経て、プロセスを継続的に最適化し、技術を改善します。このことから、新素材の研究開発は典型的な試行錯誤型の研究開発であり、プロセスサイクルが長い場合が多いことがわかります。

研究開発サイクルを短縮するために、人工知能はデータ共有の助けを借りて先端材料の物理的および化学的特性を予測およびスクリーニングするための強力な補助ツールとして機能し、それによって新材料の合成と生産を加速することができます。従来、材料は構造と特性の関係を構築する理論的な計算を通じて設計されていました。しかし、原子はさまざまな方法で組み合わせることができるため、新しい分子構造を設計することは積み木ゲームのようなもので、構築プロセス中に分子の特性を予測することはできません。人工知能の分野として、機械学習アルゴリズムは新材料の設計を支援するのに特に効果的です。その作業プロセスは主に、「記述子」の生成、モデルの構築と検証、材料の予測、実験による検証の 4 つのステップで構成されます。いわゆる「記述子」は、既存のデータに基づいて材料の特定の特殊特性を記述し、非線形形式でトレーニング モデルを構築して新しい材料の特性を予測します。このプロセスは、もは​​や物理的な知識に依存しません。

人工知能は、新しい材料でさらに多くの「火花」を生み出そうとする場合、依然としていくつかの課題に直面している。たとえば、AI アルゴリズムが結晶構造を正確に予測することは難しく、トレーニング データの信頼性を確保するには依然として理論的手法の開発が必要です。学際的統合の相乗効果をより効果的に発揮するためには、アルゴリズムの継続的な改善に加えて、理論計算化学の発展と材料特性を評価する方法の研究開発も並行して進める必要があります。今後も、各界の科学者の努力により、新しい素材に関する革新的な成果が生まれ続けると信じています。