ナノの世界で繰り広げられる「ものづくり」に、今まさに革命の風が吹き抜けています。東京大学の大久保達也教授らを中心とした研究グループは、2019年11月05日、人工知能（AI）の機械学習を駆使することで、複雑な「ゼオライト」の構造を自由自在に設計する画期的な手法を開発したと発表しました。これまで熟練者の経験や勘に頼らざるを得なかった難解な合成プロセスが、テクノロジーの力で劇的に効率化される未来がすぐそこまで来ています。
今回研究の対象となったゼオライトとは、原子レベルの非常に微細な孔（あな）が無数に開いた「多孔質材料」の一種です。この材料は酸素やケイ素を主成分とする骨格を持っており、その孔の形や大きさに応じて特定の物質を吸着したり、化学反応を促進させる触媒として機能したりします。現在までに200種類以上の構造が確認されていますが、どの条件でどの構造が生まれるのかという明確な法則性は、実はこれまで解明されていませんでした。
大久保教授らのチームは、過去に行われた686例もの膨大な実験データをAIに学習させるという手法を採りました。AIはこれらのデータから、結晶構造の類似性に影響を与える複雑な要因を徹底的に解析しています。特筆すべきは、これまで無関係だと思われていた構造同士に意外な相関関係を見出した点でしょう。この発見により、狙った通りの機能を持つ構造をピンポイントで作り出すための、温度や成分比率といった精密な「レシピ」の図式化に成功したのです。
SNS上では「ついに材料科学もデータ駆動の時代か」「触媒開発のスピードが桁違いに上がりそう」といった、科学ファンや技術者からの驚きの声が相次いでいます。従来のように、数えきれないほどの試行錯誤を繰り返す「しらみつぶし」の実験スタイルから脱却できる可能性に、多くの人々が期待を寄せているようです。AIが提示する新たな知見は、人間の直感を超えた未知の構造を発見する強力な武器になるに違いありません。
材料開発の民主化とAIが切り拓く新エネルギー社会
編集者の視点から見れば、このニュースは単なる「効率化」に留まらない深い意味を持っています。材料開発における「経験」というブラックボックスをAIが解き明かすことは、技術の伝承をスムーズにするだけでなく、イノベーションのハードルを大きく下げることでしょう。特に環境負荷の低い触媒や、高効率なエネルギー貯蔵材料の需要が高まる現代において、ゼオライトの自在な設計は、持続可能な社会を実現するための鍵を握っていると言っても過言ではありません。
今後の展望として、研究グループは予測精度のさらなる向上を目指すとともに、ゼオライト以外の材料への応用も視野に入れています。もし他の複雑な結晶構造を持つ材料でも同様の手法が確立されれば、新素材誕生のサイクルは驚異的な速度で回転し始めるでしょう。2019年11月05日に示されたこの成果は、AIと科学が手を取り合うことで、私たちの生活を支える基盤技術が根底から進化していくことを確信させてくれる素晴らしい一歩です。
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