AIによる新素材の発見・最適化
新しい産業用素材の開発は、研究者が膨大な論文を読み込み、試行錯誤を重ねながら数年から数十年かけて行うしかなく、開発の遅さとコストの高さが技術革新のボトルネックになっている、というのが材料科学における長年の常識だった。
試行錯誤による地道な実験を繰り返すのではなく、生成AIと物理シミュレーションを組み合わせることで、求める特性から逆算して新素材の候補を導き出し、開発期間を大幅に短縮できるようにした。
Novyte Materialsは、インド・ムンバイに拠点を置く企業で、AIを活用した素材発見・最適化プラットフォーム「Novyte Q」を開発している。対象となるのは、特殊化学品・ポリマー・塗料・接着剤・コーティングなどの新素材開発を必要とする化学メーカーや、航空宇宙・先端製造業の企業である。 新素材の開発は、断片化した実験データや、計算予測と実世界での検証の間の連携不足などにより、数年から数十年を要する遅く不確実なプロセスとされてきた。Novyteは、化学分野に特化したAIモデルを使い、数百本の研究論文を分析して実験の方向性を提案し、生成モデル・強化学習・密度汎関数理論（第一原理計算）を組み合わせることで、目標とする物性から逆算して新素材の候補を導き出すインバース・デザインの手法を確立した。 同社のプラットフォームは、AIによる発見・最適化を行う層、物理・量子化学的に検証する層、そして前駆体・条件・評価計画を含む具体的な合成手順に変換する層という3層構造になっており、単に候補物質を見つけるだけでなく、実際の製造プロセスに落とし込むところまでを一貫して支援している。
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