Google は DeepMind AI を使用して数千の新しいマテリアルを分析および予測しました

Google が所有する DeepMind は、人工知能 (AI) を使用して 200 万を超える新しい材料の構造を予測しました。これは現実世界の技術向上を促進する画期的な成果です。このニュースは 11 月 30 日に発表されました。

関連する研究結果は、現地時間水曜日の「Nature」に、「新規材料の加速合成のための自律実験室」というタイトルで掲載されました。このサイトには DOI:10.1038/s41586-023-06734-w が添付されています。

DeepMindの研究者らは論文の中で、仮説に基づいて、約40万の材料設計のほとんどが実験室条件下で迅速に製造できると指摘しました。この研究は、より性能の高いバッテリー、ソーラーパネル、コンピューターチップの生産に役立つと期待されています

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、研究の次のステップに進むと述べました。これらの材料を実験室で合成することがどれほど簡単になるかを予測する

#書き直す必要があるのは次のとおりです: ▲ 出典: Nature

実際には、新しい材料の発見と合成は、実際には非常に高価で時間のかかるプロセスであり、例えば、今日どこでも見られるリチウムイオン電池の実用化には約20年かかり、その間に数え切れないほどのコストと労力が費やされました。

「DeepMind の研究者 Ekin Dogus Cubuk 氏は、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 年をより管理しやすい範囲に短縮したいと考えています。」

によると報告によると、DeepMind の人工知能はマテリアルズ プロジェクトのデータに基づいてトレーニングされています。 「マテリアルズ プロジェクトは、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組織です。これまでに約 50,000 の既知の材料を研究しています。同社は、データを研究コミュニティと共有して材料の発見を加速すると述べています。さらなるブレークスルー

“業界はコストの増加に関してある程度リスクを回避する傾向があり、新しい材料は費用対効果が高くなるまでに時間がかかることがよくあります。」材料プロジェクトのディレクターであるクリスティン・パーソンは次のように述べています。それは真のブレークスルーとなるだろう。」

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