材料科学
AI駆動ラボの内部：材料発見の新時代
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多くの産業が増えているように、材料科学も支援され人工知能（AI）によって。
ここでは、機械学習（ML）アルゴリズムが膨大なデータセットを分析し、パターンを特定して、最小限の時間で有望な材料候補を提案します、 試行錯誤法に比べてはるかに少ないリソースで実行します。
従来の手作業で人手が多くかかる作業はが拡張され計算システムの登場により拡張され、複雑な計算が可能になりましたが、現在はAI、シミュレーション、実験自動化によって駆動される自動化・並列・反復プロセスにより完全に革命を起こしています。
AI技術の成熟とハイパフォーマンスコンピューティング、ハイブリッドクラウド技術が組み合わさり、材料科学が新たなパラダイムに入るのを支援していますそれは新材料の高速な発見、材料特性の予測モデリング、そして自律的実験によって特徴付けられます。
このパラダイムシフトにより、研究者は試行錯誤的アプローチから設計へと移行でき、開発サイクルを大幅に短縮し、エネルギー、エレクトロニクス、ヘルスケア、持続可能性の応用における先進材料への道を開きます。 エネルギー、エレクトロニクス、ヘルスケア、持続可能性の応用に
最近、ノースカロライナ州立大学の研究者は、自己走行ラボを作成し、ラボ自動化の新たな飛躍を達成し、科学者による材料発見をさらに加速させました.
自動化ラボは従来の手動方法より10倍多くのデータを収集します。 この取り組みにより、研究者はリアルタイムで動的な化学実験を実施でき、時間とリソースを節約しながら 可能にしより速いブレークスルーを実現します。
新しいラボの発見はもう何年もかからず、むしろ発明が数日で起こる未来を見据えています。
AI駆動ラボ：リアルタイム学習によるリアルタイム発見
ためにクリーンエネルギー、人間福祉、持続可能性における世界的課題を克服し、重要です先進的な機能性材料の迅速な発見を行うことが 発見と新材料の合成は、イノベーティブな技術、例えばバッテリー、コンピュータチップ、太陽電池、そして多くのその他の
その結果、多くの進展が見られ材料加速プラットフォームと自己走行ラボで
進展にもかかわらず、これらのプラットフォームとラボが複雑なパラメータ空間を探索する能力は低いデータスループットにより阻害されています. 遅いデータ転送と処理が生産性低下を招きます。
したがって、NC State Universityの研究者は「自己走行流体ラボ内で無機材料合成のためのデータ集約戦略として、過渡的な反応条件を定常状態に連続的にマッピングする動的流れ実験を導入した」と述べています。
掲載先Nature Chemical Engineering1, この研究は、リアルタイム実験を用いて継続的にデータを収集する最先端の自己走行ラボを詳細に述べており、 それにより材料発見をより速く、より効率的にコストと環境影響を削減しながら。
この研究は、米国国立科学財団とノースカロライナ大学リサーチ機会イニシアティブプログラムから支援を受けました。
では、自己走行ラボ（SDL）とは何でしょうか？ これらは、機械学習と自動化を化学・材料科学と組み合わせ、材料をより迅速に探索するロボットプラットフォームです。これらのML支援モジュラー実験プラットフォームでは、一連の実験が選択されMLアルゴリズムによって、プログラムされた目標を達成するために反復的に実施されます。
「科学者が、数年ではなく数日でクリーンエネルギーや新しいエレクトロニクス、持続可能な化学物質の画期的な材料を、従来よりはるかに少ない廃棄物で発見できたらどうでしょうか。」
– 論文共同著者、ミラド・アボルハサニ、ノースカロライナ州立大学化学・バイオ分子工学部ALCOA教授
彼は付け加えました：
「この研究はその未来を一歩近づけます。」
科学的発見を加速させる変革的アプローチとして、自己走行ラボは化学と材料科学の分野で人気が高まっています。
連続流体リアクターを利用する自己走行ラボは、しばしば定常流実験に依存し、異なる前駆体が化学反応が起こる前に組み合わされ、混合物がマイクロチャンネルを連続的に流れます。
生成物は反応が完了した後、一連のセンサーで特性評価されます。
「この確立された自己走行ラボのアプローチは材料発見に劇的な影響を与えました」とアボルハサニは述べ、これにより科学者は「数年ではなく数か月または数週間で特定の用途に適した有望な材料候補を特定でき、コストと環境影響の両方を削減できた」と語りました。 しかし、完璧というわけではなく、改善すべき点がまだ残っています。
特に、化学反応が起こり、生成物が特性評価される前にシステムがアイドル状態になることです。自己走行ラボの待機時間は、各定常流実験で最大1時間になることがあります。
「我々は現在、化学混合物がシステム内で継続的に変化し、リアルタイムで監視される動的流実験を利用した自己走行ラボを作成しました。」
– アボルハサニ
これは、各サンプルをシステムに通し、状態に達した後に一つずつテストするプロセスを排除しているということです。
代わりに、彼らは単に停止しないシステムを構築しました。サンプルはシステム内を連続的に移動します。これは「システムがサンプルの特性評価を決して止めない」ためであり、研究者は「サンプル内で起こっていることを0.5秒ごとにデータとして取得できる」からです。
自己走行流体ラボにおける動的流実験の統合は、従来のバッチ実験からの転換を示しています。
従来のアプローチでは、定常状態で個別のデータポイントが収集されますが、動的流実験では、マイクロ流体の原理が反応条件の迅速なマッピングに利用されます。
データの連続的な流れを作り出すことで、利用可能な実験データが大幅に拡大します。
アボルハサニは、チームが現在、実験が生成するものについて0.5秒の反応時間後に1つ、1秒後に1つというように、20のデータポイントを取得できると示しました。これは、10秒後に1つしか得られなかった従来とは異なります。彼は付け加えました：
「これは、単一のスナップショットから反応が起こる様子をフルムービーに切り替えるようなものです。各実験が終了するのを待つ代わりに、我々のシステムは常に稼働し、常に学習しています。」
これほど多くのデータを持つことは、AI駆動ラボの性能に大きな影響を与えます。データはアルゴリズムの鍵であり、AIはデータを大量に必要とし、供給されたデータに基づいてアルゴリズムは予測を行います。
アボルハサニによれば：
「自己走行ラボにおいて最も重要な部分は、システムが次に実施すべき実験を予測するために使用する機械学習アルゴリズムです。」
このように、ストリーミングデータアプローチにより、自己走行ラボのMLエンジンは単に速いだけでなく、より賢い判断が可能となり、「ごく短時間で最適な材料とプロセスに絞り込む」ことができます。
データの質は予測の精度を左右します。したがって、より高品質な実験データを増やすことで、アルゴリズムはより正確な予測を行い、問題をより速く解決できるようになります。
「これにより、解決策に必要な化学物質の量を減らすという付加的な利点も得られます。」
– アボルハサニ
システムの能力を示すために、チームはCdSeコロイド量子ドットに動的流実験を適用しました。これは、豊富なパラメータ依存性と大きな技術的可能性を持つ、確立された無機系としてテストベッドに使用されました。
このケースで、チームは動的流システムを組み込んだラボが「データ取得効率で桁違いの改善」を達成したことを発見しました。
それは、定常流実験を利用した他の自己走行ラボに比べて少なくとも10倍以上のデータを生み出しました。さらに、訓練後、自己走行ラボは最初の試みで最適な候補を発見できました。
この突破口は、アボルハサニが言うように「単に速度だけでなく」、持続可能性の達成に関するものです。必要な実験回数を減らすことで、システムは化学物質の消費と廃棄物を大幅に削減し、より持続可能な研究慣行を促進します。アボルハサニは述べました：
「材料発見の未来は、どれだけ速く進めるかだけでなく、どれだけ責任を持ってそこに到達できるかでもあります。我々のアプローチは、化学物質を減らし、廃棄物を少なくし、社会の最も困難な課題に対するより速い解決策を提供します。」
AIの材料科学における拡大する役割：エキサイティングな最近の発見
AIは世界中の産業を変革しており、材料科学も例外ではなく、多くの技術革新と社会的課題の基盤となっています。
その結果、新材料の発見と開発におけるAIの利用は長年続いてきましたが、技術がより高度かつ有能になるにつれて、近年確実に勢いを増しています。
「継続的な開発により、ロボティクスと自動化が多様な装置や分野にわたる実験の速度、精度、再現性を向上させ、人工知能システムが分析してさらなる実験を導くデータを生成すると期待しています。」
– Dr. James Cahoon、論文『科学ラボを発見の自動化工場へ変える』の共同著者
それでは、今年の材料科学におけるさまざまな応用分野での主要な進展を見てみましょう。
まず、先日共有したように、AIの助けで科学者は複雑な3次元熱メタエミッタを設計でき、室内温度を下げエネルギーコストの削減に貢献します。新たに設計されたML手法で作られたこの材料は、住宅・商業ビル、宇宙船、繊維・テキスタイル、自動車などで応用可能です。
「プロセスを自動化し、設計空間を拡大することで、これまで想像できなかった優れた性能の材料を創出できます。」
– 研究の共同リード、ユエビン・チェン
優れた強度を持つ新金属材料の開発
数か月前、科学者たちはAIを用いて新しいMPEA（複数主元素合金）を設計したと報告しました AIを使用して新しいMPEAまたは複数主元素合金を設計し、航空機部品、触媒コンバータ、膝関節置換に使用されています。
新たに設計されたMPEAは優れた機械的特性を持ち、バージニア工科大学化学工学准教授サンケット・デシュムクは「フレームワークと説明可能なAIが材料設計に新たな可能性を切り開くことを示しています」と述べました。
AIモデルによる分析結果を解釈するため、デシュムクとチームはSHAP（SHapley Additive exPlanations）分析を使用し、異なる元素とその局所環境がMPEAの特性にどのように影響するかを理解し、より洞察と正確な予測を提供しました。
先進的な金属合金の発見を加速することに加えて、デシュムクはMLと進化アルゴリズム、実験的検証を統合することで、「糖質を含む高分子材料であるグリコ材料などの複雑な材料系に拡張できる」ツールの創出にも役立つと考えています。
薄膜における樹枝状成長の秘密を解明する
東京理科大学（TUS）の研究3は、薄膜における樹枝状（木のような分岐パターン）成長を予測する説明可能なAIモデルを開発しました。これは大面積製造の大きな障壁であり、商業化を制限しています。
樹枝状分岐の具体的条件とメカニズムを明らかにすることで、AIモデルは薄膜の成長プロセスの改善に貢献しています。薄膜デバイスは半導体技術などにおいて重要です。
この新しいAIモデルは、主成分分析（PCA）という機械学習手法と、永続ホモロジーというトポロジー技術を自由エネルギー解析と統合しました。
「トポロジーと自由エネルギーを統合することで、我々の手法は材料分析に多用途なアプローチを提供します。この統合により、原子スケールの微細構造と広範な材料のマクロ機能性との階層的なつながりを確立し、材料科学の将来の進歩への道を開くことができます。」
– 東京理科大学材料科学技術学部の国杉正人教授
ナノ粒子の理解を深める
複数の大学の科学者チームが協力し、方法を開発し4 ナノ粒子（エレクトロニクス、医薬品、産業材料の構成要素）の動的挙動をよりよく理解するための方法を開発しました。
それは電子顕微鏡とAIを組み合わせ、前例のない時間分解能で分子の構造と動きを可視化しました。
アリゾナ州立大学材料科学工学教授のピーター・A・クロジアーは次のように説明しました：
「電子顕微鏡は高い空間分解能で画像を取得できますが、ナノ粒子の原子構造が化学反応中に変化する速度のため、機能を理解するには非常に高速でデータを収集する必要があります。」
このノイズを軽減するため、彼らは自動的に除去するAI手法を開発し、重要な原子レベルの動態の可視化を可能にしました。
一方、グラーツ工科大学の研究グループはAIを用いてナノ構造の構築を新たなレベルに引き上げています。
そのために、彼らは自己学習AIシステムを開発しています。このシステムは走査トンネル顕微鏡を使用して個々の分子を迅速かつ正しい向きに自律的に配置し、通常は困難で時間のかかるプロセスを可能にし、ナノメートル範囲のロジック回路を含む「高度に複雑な分子構造」の構築を実現します。
最終的な目標は、電子を捕らえるゲート形状のナノ構造である量子コラルを構築し、それらを用いて分子レベルでの動作を研究するロジック回路を作ることです。
より優れた光起電力材料の発見
従来のシリコンベース太陽電池の持続可能な代替として、ペロブスカイト太陽電池は次世代光起電力技術として太陽光を電気に変換する大きな可能性を示しています。
それらの有効性は正電荷を伝導する分子によってさらに向上させることができますが、数百万もの異なる分子が存在し、すべてを合成・テストする必要があります。しかし、AIと自動化されたハイスループット合成を利用することで、カールスルーエ工科大学（KIT）の研究チームはわずか数週間で150件のターゲット実験だけで新しい有機分子を発見する5ことができました。
新たに発見された材料は、基準太陽電池の効率を約2パーセンテージポイント向上させました。
このため、科学者は100万の仮想分子データベースから13,000をランダムに選択し、さらに101を選びました。選ばれた分子は特性の差が最も大きく、ロボットシステムで合成された後、太陽電池の製造に使用されました。
AI駆動材料発見の基盤を築く
これらすべての発見が行われている間、AIが実際に実現するにはデータが必要です。これには材料に関するデータだけでなく、大規模シミュレーションからのデータも含まれます。
多くのデータベースが利用可能ですが、ほとんどが孤立しており、ユーザーがこれらすべてのデータライブラリと通信し、受け取る情報を理解できるような標準が必要です」とベルギーのUCLouvain凝縮物質・ナノサイエンス研究所のジアン＝マルコ・リニャネーズ教授は指摘しました。
そこで、昨夏、主要な国際協力がリリースしましたOPTIMADE標準の拡張版をリリースし、AI駆動材料発見を促進しました。
OPTIMADE（Open databases integration for materials design）標準は、多くの国際機関と材料データベースのネットワークに支えられています。ユーザーが主要なデータベースだけでなく、あまり知られていないデータベースにも容易にアクセスできるようにすることを目的に、新バージョンが導入され、継続中のAI駆動材料発見をさらに加速させることができます。
材料発見へのAI投資
この分野への投資を検討する際、Alphabet Inc (GOOG ). (GOOGL )所有のGoogleはGnomeというAIツールをリリースし、2.2百万の新結晶を発見したと報告しています。また、Microsoft (MSFT )はMatterGenとMatterSimを導入し、新しい候補材料の作成と検証を行っています。
NVIDIA Corporation (NVDA )
それはまさにAIの人気企業Nvidiaです。昨年末、同社は導入しました NVIDIA ALCHEMI（AI Lab for Chemistry and Materials Innovation）。
このプラットフォームはAIの力で化学と材料科学のR&Dを加速することを目的としており、そのためにAPIと高速推論マイクロサービスを含んでいます。これにより、広大な材料宇宙を探索し新しい候補を提案する生成 AIモデルの作成と展開が可能になります。また、代替モデルの開発と使用により、計算コストと精度のバランスを取ることができます。さらに、アクセスしやすい情報学ツールと事前学習された基礎モデルを利用した高速スクリーニングとシミュレーションツールが提供され、新しいユースケース向けにAIモデルを訓練・微調整できます。
ALCHEMIを通じて、NVIDIAは発見ワークフローを高速化し、「より持続可能で健康的な未来を支える画期的な発見の新時代を切り開く」ことを目指しています。
NVDA 価格チャート
Nvidiaは時価総額4.22兆ドルの企業で、株価は約173.5ドルで取引され、年初来で28.8%上昇しています。EPS（TTM）は3.10、P/E（TTM）は55.73、配当利回りは0.02%です。
最新のNVIDIA Corporation（NVDA）株式ニュースと動向
結論
AI、自動化、高性能コンピューティングが結びつくことで、材料科学は最も変革的な時代に突入し、人間主導の試行錯誤から自律的な発見への必要な転換を示しています。
この中で、AI駆動ラボと自己走行実験プラットフォームは、科学者が材料を発見するだけでなく、テストし最適化する方法を根本的に変えています。さらに、NVIDIAのALCHEMI、GoogleのGnome、MicrosoftのMatterGenといった取り組みにより、大手テック企業も次のイノベーション波をAIで推進しようとしています！
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参考文献：
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