新しいAIモデルがカーボンニュートラルなコンクリートの実現可能性を証明 USCの研究チームが開発した革新的なAIモデル「Allegro-FM」が、数十億の原子の挙動を同時にシミュレーションし、コンクリートの設計と発見を加速。このモデルは、コンクリート製造過程で放出された二酸化炭素を再捕獲してコンクリート内に戻すことが可能であることを理論的に示し、環境問題への新たな解決策を提示しています。

革新的AIモデルが二酸化炭素排出量を低減する可能性あるコンクリート設計を可能に 南カリフォルニア大学（USC）ビテルビー工学部の研究者たちは、革新的なAIモデル「アレグロ-FM」を開発した。このモデルは、数十億の原子の挙動を同時にシミュレーションでき、材料設計と発見の新しい段階を切り開く可能性がある。他们的研究最近发表在《物理化学快报》上，并被选为该期刊的封面图像。 主要研究者アイチロ・ナカノ教授（USC ビテルビー工学部のコンピュータサイエンス、物理学、天文学、定量生物学教授）は、1月のロサンゼルス山火事後、二酸化炭素排出を大幅に削減する方法について考えました。彼は長年のパートナー、ケン・イチ・ノムラ教授（化学工学と材料科学教授）との協力を提案し、両者は20年以上にわたる共同研究の経験を活かしてプロジェクトを開始しました。 アレグロ-FMの驚くべき発見は、コンクリート製造過程で排出された二酸化炭素を再捕獲し、それをコンクリートに戻すことで二酸化炭素ニュートラルのコンクリートを作ることができます。「コンクリート内部に二酸化炭素を封入することで、二酸化炭素ニュートラルのコンクリートが実現します」とナカノ教授は述べている。 既存の分子シミュレーション手法では数千から数百万の原子しか扱えませんでしたが、アレグロ-FMはオーロラ超計算機（アル贡 nacional 实验室）で40億を超える原子を97.5%の効率でシミュレーションしました。これにより、従来の手法の約1,000倍の計算能力を得ることができました。また、89種類の化学元素の分子挙動を予測できるため、セメント化学から二酸化炭素貯留まで幅広い用途への応用が可能になりました。 コンクリートは耐火性のある材料であり、最近の山火事後の建物選択としても適しています。しかし、コンクリートの製造は現在、世界の二酸化炭素排出量の約8%を占めています。アレグロ-FMは、二酸化炭素を吸収して貯留するコンクリートの開発を加速する可能性があり、環境問題の一助となることを示唆しています。さらに、二酸化炭素の封入により、コンクリートの耐久性が向上し、現代のコンクリートが平均100年しか持たないのに対し、古代ローマのコンクリートが2,000年以上持つことを考えると、その潜在的な価値は非常に大きい。 背景色と未来の展望 アレグロ-FMの開発には、AIが複雑な研究課題を加速させるという認識が生かされました。通常、原子の挙動をシミュレーションするには、「深遠な量子力学現象」を数学的に解く必要がありました。しかし、最近の機械学習の突破口により、 Training Sets を生成し、AIモデルに処理させることが可能となり、プロセスがより迅速かつ効率的になりました。 アレグロ-FMは、原子間の「相互作用関数」を正確に予測できます。つまり、各原子がどのように反応し、互いに影響を与えるかを予測することが可能です。従来、周期表内の各元素には独自の式が必要でしたが、AIの助けによって、ほぼ全元素の相互作用関数を simultaneous にシミュレーションすることができます。 ノムラ教授は、「従来の方法では特定の材料セットのみをシミュレーションできましたが、たとえばsilica glassをdrug moleculeと一緒にシミュレーションすることは困難でした」と説明している。この新しいシステムは、技術的には大幅に効率化され、大量の個別のシミュレーションが不要になり、超計算機のリソースをより高度な研究に自由に使えるようになりました。 「[AIは]量子力学的精度を大幅に小さくなった計算資源で実現できます」とナカノ教授は述べている。二人の教授は今後も、コンクリートのより複雑な形状や表面の解析を継続していく意向だ。 USCは、革新的な材料科学と環境工学の研究で世界的に知られている。ナカノ教授とノムラ教授のチームは、二酸化炭素排出量を低減し、環境に優しい建築材料を開発する上で大きな進歩を示しています。