AIが化学プラント設計図を自動修正

米ノースイースタン大学工業工学科の学生、シーラ・テルノイ氏はドイツのRWTHアーヘン工科大学での研究期間中、化学プラント設計シミュレーションのエラー自動修正AIエージェントの開発に成功した。化学プラントの設計フローシートは専用ソフトで作成されるが、初期計算では収束しないケースが頻発し、原因特定には熟練エンジニアの時間と経験が不可欠だった。テルノイ氏は化学工学の専門背景を持たなかったが、ノースイースタン大学の基盤エンジニアリング課程で培った自律的問題解決能力とプログラミングスキルを活用し、シミュレーション報告書を解析して設計図を修正するAIエージェントを構築した。 本エージェントは30件のテストケース中26件で成功し、設計者の初期仕様を維持したままシミュレーションを正常化することに成功した。指導教員のヤン・プシチク研究員は、当初は実現可能性が不明確だった本プロジェクトがテルノイ氏の取り組みにより基礎的成果を上げたものと評価し、学術論文へのまとまりと産業用ツールとしての実用化を進める方針だ。ノースイースタン大学のカースリン・シュルテ・グレイハム教授は、即座に課題に取り組む姿勢と自己管理型設計プロセスを重視する同大学の特化教育が、この成果を生んだと指摘している。 今回のAI技術は、化学プロセス設計におけるエラー対応の効率化を実現し、設計サイクルの短縮とエンジニアのリソース最適化に寄与する。産業現場でのシミュレーション失敗による時間損失を大幅に削減できる可能性があり、化学プラント設計支援ツールとしての市場展開が期待されている。