画期的なAIが数十億個の原子をシミュレートし、カーボンニュートラルなコンクリートを生成

気候変動が地球に計り知れない脅威をもたらす時代に、南カリフォルニア大学ビタビ工学部の科学者たちは、有望な解決策を発表しました。彼らは、数十億個の原子の挙動を同時にシミュレーションできる人工知能モデル「Allegro-FM」を開発しました。このモデルは、コンクリートなどの材料の設計と製造に革命をもたらす可能性があります。

地球温暖化の現状は、容赦ない干ばつ、氷河の融解、そしてますます激化する嵐や山火事など、厳しい現実を突きつけています。この環境危機を突き動かしているのは、絶え間ない二酸化炭素排出です。

しかし、USC の研究者による最近の画期的な成果は希望の光となっている。

USC Viterbi の教授である中野愛一郎氏と野村健一氏は、20 年以上にわたる長期にわたる協力関係を活かしてこれらの課題に対処し、Allegro-FM を開発しました。

この AI 駆動型モデルは、コンクリートの製造中に排出される二酸化炭素を回収し、コンクリート自体に再組み込む可能性があるという、重要な理論的発見をもたらしました。

「コンクリートの中にCO₂を入れるだけで、カーボンニュートラルなコンクリートができます」と、南カリフォルニア大学ビタビ校のコンピューターサイエンス、物理学・天文学、定量・計算生物学の教授であるナカノ氏はニュースリリースで述べた。

コンクリートの製造は主要な汚染源であり、世界のCO₂排出量の約8%を占めています。Allegro-FMは、様々なコンクリートの化学組成を仮想的にシミュレーションすることで、炭素吸収源として機能するだけでなく、優れた機械的特性を示すコンクリートの開発プロセスを加速させる可能性があります。

Allegro-FM のスケーラビリティは、その革新の重要な側面です。

従来の分子シミュレーションは数千から数百万の原子に限定されていました。対照的に、Allegro-FMはアルゴンヌ国立研究所のAuroraスーパーコンピュータ上で4億以上の原子を97.5%の効率でシミュレーションするという驚異的な効率を実証しました。

この能力は従来の方法に比べて約 1,000 倍の規模です。

「コンクリートは非常に複雑な材料です。多くの元素と様々な相、そして界面から構成されています。そのため、従来はコンクリート材料に関係する現象をシミュレーションする方法がありませんでした。しかし今では、このAllegro-FMを用いて、機械的特性と構造的特性をシミュレーションできるようになりました」と、USCの物理学・天文学教授である野村氏は付け加えました。

コンクリートは、最も広範囲に炭素を排出するだけでなく、耐火性もあるため、ロサンゼルスのような山火事が発生しやすい地域では好まれる建築材料となっています。

AI モデルは、このような環境ではカーボンニュートラルコンクリートが実行可能な代替手段となり、排出ガス問題に対処し、寿命を延ばす可能性があることを示唆しています。

現代のコンクリートの平均寿命は約100年ですが、古代ローマのコンクリートは数千年も持ちました。中野氏は、CO₂を配合することで形成される「炭酸塩層」によって、材料の耐久性を大幅に向上させることができると説明しました。

「CO₂、いわゆる『炭酸塩層』を入れると、より強固になります」と中野氏は付け加えた。

これらの成果の背後には AI の力があります。

従来、原子の挙動をシミュレートするには、量子力学に基づいた広範かつ複雑な数式が必要でした。

しかし、AI 主導のプロセスでは機械学習モデルを使用してこれが合理化され、研究はより迅速かつ技術的に効率的になりました。

「現在、この機械学習AIのブレークスルーにより、研究者は量子力学をすべてゼロから導き出すのではなく、トレーニングセットを生成して機械学習モデルを実行するというアプローチを採用しています」と野村氏は付け加えた。

Allegro-FMの可能性はコンクリートにとどまらず、89種類の化学元素を網羅することで様々な分野への応用が可能です。このAIは、元素ごとに個別の方程式を必要としていた従来の手法よりも、原子間の相互作用関数をより正確かつ効率的にシミュレーションできます。

中野と野村の先駆的な研究は、 公表 物理化学レターズ誌に掲載されたこの研究は、この革新的なアプローチの始まりに過ぎません。研究チームは、より複雑な形状や表面を探索するために、シミュレーションの改良を継続する予定です。 

この研究の共著者には、USCビタビ化学工学・材料科学教授のプリヤ・ヴァシシュタ氏と、USC物理学・天文学教授のラジブ・カリア氏が含まれている。

出典： USCビテルビ工科大学