AIが材料科学の常識を変え始めています。
Google DeepMind が開発したAIシステム「GNoME」は、約3800万種類の新しい結晶材料の候補を予測しました。
さらにその中から約220万種類は安定して存在できる可能性があるとされています。
もし実際に合成できれば、次世代電池や超伝導体、半導体など未来技術の大きなブレークスルーにつながる可能性があります。
AIが科学研究を加速させる時代が、すでに始まっているのかもしれません。
[参照サイト]－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
[材料発見のための深層学習のスケーリング]
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9
[Google DeepMindはAIツールを用いて220万個の新たな結晶構造を発見した。これはこれまでに発見された結晶構造の数の45倍以上にあたる。]
https://gigazine.net/gsc_news/en/20231130-google-deepmind-finds-millions-new-materials/
[用語説明]－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
[材料工学]
（Wikipediaより）
https://ja.wikipedia.org/wiki/材料工学
[参照書籍]－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
『材料科学・材料工学: 基礎から応用まで 単行本』
著者：James Newell, 滝澤 博胤 (翻訳), 関野 徹 (翻訳), 林 大和 (翻訳)
https://amzn.to/4bjrWtP
『基礎材料科学』
著者：伊藤 公久, 平田 秋彦, 山本 知之
https://amzn.to/4bGGdAK
『機能性材料科学入門』
著者：石井 知彦, 楠瀬 尚史, 鶴町 徳昭, 舟橋 正浩, 松本 洋明, 宮川 勇人
https://amzn.to/4bnJGD3
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