アルファベット傘下のAI企業は、科学誌「ネイチャー」に水曜日に発表した研究論文の中で、同社の仮説的な材料設計約40万点がまもなく研究室環境で製造可能になると述べた。
この研究の潜在的な応用としては、より高性能なバッテリー、太陽電池パネル、コンピューターチップの製造などが挙げられます。
写真：ロイター
新しい材料の発見と合成は、費用と時間のかかるプロセスになり得ます。例えば、現在では携帯電話からノートパソコン、電気自動車まであらゆる機器の電源として使用されているリチウムイオン電池が市場に投入されるまでには、約20年の研究期間を要しました。
「テスト、自動合成、機械学習モデルの大幅な改善により、10年から20年の期間が劇的に短縮され、はるかに利用しやすくなることを期待しています」とディープマインドの研究科学者、エキン・ドガス・キューバック氏は述べた。
DeepMind の AI は、2011 年にローレンス・バークレー国立研究所で設立された国際的な研究グループである Materials Project のデータに基づいてトレーニングされた。このプロジェクトには、約 50,000 種類の既知の材料に関する既存の研究が含まれている。
同社は、材料発見のさらなる進歩を促すために、研究コミュニティとデータを共有する予定だと述べている。
DeepMindは、AIを使ってこれらの新素材の安定性を予測した後、今度は研究室でそれらを合成するのがどれほど難しいかを評価することに重点を置くと述べている。
マイ・アン（ロイター通信による）
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