Google DeepMind が AI を使用して 200 万を超える新しい材料の構造を予測

ジャカルタ - Google DeepMindは、人工知能(AI)を使用して200万以上の新しい材料の構造を予測しました。これは画期的な進歩であり、現実世界のテクノロジーを改善するためにすぐに使用できると主張されています。

11月29日水曜日に科学雑誌ネイチャーに掲載された研究論文の中で、アルファベット傘下のAI企業は、40万近くの仮想的な材料設計が実験室条件下で即座に製造できると述べた。

この研究の潜在的な用途には、より優れたバッテリー、ソーラーパネル、優れたコンピューターチップの製造が含まれます。

新しい材料の発見と合成は、費用と時間がかかるプロセスになる可能性があります。たとえば、現在携帯電話やラップトップから電気自動車に至るまであらゆるものに電力を供給するために使用されているリチウムイオン電池が商業的に生産されるようになるまでには、約20年の研究が必要でした。

「実験、自律合成、および機械学習モデルの大幅な改善により、10 ～ 20 年の期間が大幅に短縮され、より管理しやすいものになることを期待しています」と DeepMind の研究科学者 Ekin Dogus Cubuk 氏は述べています。

DeepMind の AI は、2011 年にローレンス バークレー国立研究所に設立された国際研究グループであるマテリアルズ プロジェクトのデータを使用してトレーニングされました。このプロジェクトは、約 50,000 の既知の材料に関する既存の研究で構成されています。

同社は、材料発見におけるさらなる進歩を加速することを期待して、今後データを研究コミュニティと共有すると述べた。

「業界はコストの増加に関してはややリスクを回避する傾向があり、新しい材料は通常、費用対効果が高くなるまでに時間がかかります」と材料プロジェクトのディレクター、クリスティン・パーソンは述べた。

「その時間をもう少し短縮できれば、それは本当の進歩だと考えられるだろう」と彼は言う。

DeepMind は、AI を使用してこれらの新材料の安定性を予測した後、それらが実験室でどれだけ簡単に合成できるかを予測することに重点を置くと述べました。