ポリマーは衣服、包装、輸送インフラ、電子機器など日常生活の基盤を形成しており、その科学の進展は廃棄物のリサイクルやアップサイクル、および環境負荷の高い「フッ素系化合物」問題の解決へとつながります。米エネルギー省所管のローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）とメタは、人工知能（AI）を活用した新材料発見を加速するため、世界中で最も大規模な原子論的ポリマー化学データベース「OPoly26」を作成・公開しました。 このデータベースは量子力学に基づいた精密なシミュレーションを数百万件含み、次点のデータセットと比較して約 10 倍の規模を誇ります。LLNL の計算能力と専門知識、メタの膨大な計算リソース（12 億コア時）を組み合わせることで、従来の数年かかる計算を数ヶ月で完了させました。これにより、AI モデルは数百万のポリマー構造パターンを数時間から数日で学習可能となり、プラスチック、フィルム、電池などの複雑な挙動を高精度にモデル化できるようになります。 特に注目すべきは、ポリマーの合成、製造、経年変化、リサイクル、半導体製造プロセスなどにおいて中心的な役割を果たす「化学反応性」の扱いに革命をもたらした点です。研究チームは単に安定な構造だけでなく、何十万もの反応的構成（原子結合の切断・形成）をサンプリングし、PFAS 耐性などの複雑な現象も正確に記述できる機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の開発に成功しました。論文では、小分子データに加えポリマーデータを組み込むことでモデルの精度が大幅に向上することが実証されています。 ローレンス・リバモア国立研究所のイボ・マ修ス長や、メタの政策副社長ロブ・シャーマンは、このオープンなアプローチが科学界、産業、政府全体に利益をもたらす公的・私的投資の模範であると強調しています。OPoly26 はライセンスが開放されており、誰でも再利用・再現可能です。今後は実験測定値との比較検証を予定しており、より安全で持続可能、かつ迅速な新材料設計への道筋を明確に示しています。これは単なるデータセットの提供を超え、材料科学における研究パラダイムを変革する新たな標準となることを目指しています。