AIアルゴリズムがナノ多孔質材料の探索と作成をより効率的にする方法
いつの日か、ナノ多孔質材料は社会が直面する最も深刻な問題の一部を解決できるかもしれません。空気中の二酸化炭素やメタンの吸収から、燃料となる水素ガスの貯蔵、空気中の有毒化合物の検出まで、その用途は広がっています。
ナノメートルサイズの微細な孔があるため、この材料は持続可能な開発に関わる多くの用途に役立ちます。しかし、化学者が研究室で分子を一つずつ作り上げるため、その開発には手間がかかり、高コストになります。
ワシントン州立大学とオレゴン州立大学の研究チームは、開発しました。このコンピュータアルゴリズムは「20の質問」ゲームのように機能し、数千の可能な分子構造を素早く絞り込み、最小限のコストと労力で最適なものを見つけ出します。この研究はMolecular Systems Design and Engineering Journal誌に掲載されました。
「重要な課題は、ナノ多孔質材料が様々な化学元素の組み合わせであり、その最適な組み合わせを見つける必要があることです。ナノ多孔質材料は、ほぼ無限に組み合わせられる多様な分子の構成要素と構造を持っています。毎回これらの元素と構造の新しい構成を研究室で試すのは非常に高コストなため、計算上の課題は、目的の特性を持つ元素の正しい組み合わせをどう特定するかにあります。ここでAIに基づく私たちのアルゴリズム研究が役立つのです」
概念実証の研究において、科学者たちは地球温暖化を促進する強力な温室効果ガスであるメタンを吸収するための最良のナノ多孔質材料候補を選び出しました。70,000種類の材料のライブラリから、わずか120の候補を評価するだけで、既に知られている最良の候補を見つけ出し、従来のアルゴリズムよりもはるかに優れた結果を得ました。
「ナノ多孔質材料（NPM）は、さまざまなガスの貯蔵、捕集、検出に使用できます。吸着の課題を考えると、最適な吸着特性を持つものをライブラリから見つけたいことがよくあります。NPMの合成やガス吸着の測定には、実験室でもシミュレーションでも高いコストがかかり、網羅的な探索を妨げることがよくあります」と研究には記されています。
研究の著者の一人であり、電気工学・コンピュータサイエンス学部准教授のヤナ・ドッパ氏は次のように述べています。「Aryanのアルゴリズムは、より少ない評価回数で最良の材料を見つけることを可能にします」。このアルゴリズムがうまく機能する理由の一つは、材料の三次元構造を考慮している点にあります。
「私たちはより賢い探索を試みていますが、既存の手法は材料の構造と特性の関係モデルを利用していませんでした。私たちは明示的に統計モデルを構築し、未知の材料の特性を予測し、適切に校正された不確実性を持つことができました。つまり、自分が知らないことを把握しているということです。そのため、空間を探索する際には、ランダムにではなく、はるかに合理的な方法で探索できました」
彼らのアルゴリズムは、新しい材料の反復ごとに現れるため、仮想的に実験を行い、構造と特性の関係に関する理解を更新し、その上で別のナノ多孔質材料を選択しました。
現在、研究者たちはこの方法論をさらに自動化し、一般化することを目指しています。2021年のニューラル情報処理システム会議（NeurIPS）で発表される新しい論文では、この目標に向けた基礎的な進展をすでに達成しています。科学者たちは、この独自のアルゴリズムを、産業プロセスで使用される触媒の開発など、他の種類の実際の応用における探索の改善にも活用したいと考えています。
ナノ多孔質材料とは、ナノ領域（約1〜100nm）のサイズの細孔を含む材料のことです。この用語は、材料の特定の特性（センサー特性、吸着特性、触媒特性、拡散特性など）がナノ細孔の存在に関連していることを示すために使われます。このような材料には、知られている膜、吸着剤、触媒の多くが含まれます。
天然のナノ多孔質材料は数多く存在しますが、人工的に作ることもできます。そのためには、融点の異なるポリマーを組み合わせ、加熱時に一方のポリマーが分解されるようにします。同じサイズの細孔を持つ多孔質材料は、特定の物質のみを通し、他の物質を遮断する性質を持ちます。
ナノ多孔質材料は、防毒マスク、潜水艦や有人宇宙ステーションの自立型生命維持システムなどに使用されています。空気や水の微細な浄化フィルターにも利用でき、特に化学兵器や生物兵器の毒物の除去に役立ちます。材料を効果的に機能させるためには、パーコレーション限界を超えることが重要です。この限界を超えると、互いに連結していない細孔や通路が連続した通路を形成し、流体が通過できるようになります。
