トロント大学のテッド・サージェントは、大学でテストキッチンのような施設を運営している。メンバーである研究者や学生たちは“レシピ”を開発し、材料を注意深く測ったり混ぜ合わせたりしてから、結果を評価する。ただし、出来上がったものはすべてとまではいかないが、ほとんどは食べることができない。
それにありがたいことに、ここでは味が問題にはならない。電気工学を専門とするサージェントたちがつくっているものは食べ物ではなく、二酸化炭素を“調理”しているからだ。彼らの目標は、この温室効果ガスを有用な材料へと“アップグレード”させるレシピを発明することなのだという。
未来の工場や発電所では、有害な温室効果ガスを大気中に放出したり地下に貯留したりしない。再生可能エネルギーを利用して、二酸化炭素をさまざまな素材に変えて販売できるようになるかもしれない。
有望なレシピのひとつに、二酸化炭素とほかの反応物質を一緒にして電気的な刺激を与えることにより、（炭素原子2個と水素原子4個からなる）6原子分子のエチレンに変えるというものがある。エチレンは、スーパーのレジ袋や「ジップロック」のようなファスナー付きプラスティック袋など、一般的なプラスティック製品をつくるために使われている素材だ。
「エチレンの市場規模は600億ドル（約6兆4,000億円）ほどもあります」と、サージェントは言う。「非常に価値の高い汎用化学製品なのです」
AIとスーパーコンピューターを駆使
ただし、サージェントの取り組みの真の意義は、単にそのレシピの価値だけではない。その“調理”には人工知能（AI）が利用されているのだ。サージェントたちはエチレンをつくるための新しい材料を、AIとスーパーコンピューターを使う新しい手法によって発見した。ここ10年ほどの間に、材料科学者たちの間で広く利用されるようになった手法だ。
このためにサージェントは、カーネギーメロン大学のザッカリー・ウリッシと手を組んだ。アルゴリズムを使った新材料開発を専門とする研究者だ。ウリッシは244種類の結晶について、顕微鏡による拡大画像12,229枚のシミュレーションを実施し、エチレンをつくるために最も有望な候補となるものを絞り込んだ。
ふたりがとりわけ見つけたいと思っていたのは、二酸化炭素の分解で得られる一酸化炭素分子が付着しやすい材料だった。ウリッシは、スーパーコンピューターを使ってシミュレーションの分画（混合物を構成する成分に分けること）を実施した。12,229枚に上る拡大画像のすべてに対して実際に分画を施すとしたら、時間がかかりすぎて非現実的な作業になっていたことだろう。
次にウリッシは、スーパーコンピューターで得たこれらの結果を使って、機械学習アルゴリズムを訓練した。そしてアルゴリズムは、残りのシミュレーションを素早く実施する方法を学習した。
トロント大学のテッド・サージェントはこうした電気的な装置を使って、二酸化炭素を有用な材料に化学的にアップグレードしようとしている。PHOTOGRAPH BY DARIA PEREVEZENTSEV/UNIVERSITY OF TORONTO
見つかった秘密の材料
このようにコンピューターを利用することで、研究者はより速く、より包括的な戦略で新材料を発見できるようになる。ひとつの材料を発見して商業化できるまで、十分に微調整するには20年かかることもあるという。
従来の手法では、「広範にわたる材料のなかから探し出すのが本当に困難でした」と、ウリッシは言う。これは有名な話だが、トーマス・エジソンは1870年代、世界初の手ごろな価格の白熱電球に適切なフィラメントを見つけるために、3,000以上のさまざまな材料を試したとされている。最終的に20世紀を支配したフィラメントは、エジソンが試したことのないタングステンでつくられたものだった。
サージェントとウリッシのチームにおいても、決め手となる材料がまだ見つかっていない可能性もある。現在のレシピは、どれも大量の電気を必要とする。つまり現時点では、二酸化炭素からエチレンをつくっても利益は出ない。
サージェントたちは、経済的に実現可能性が高いレシピの設計に取り組んでいる。『Nature』オンライン版で2020年5月13日に発表された論文では、二酸化炭素をエチレンに変えるためのより速く、エネルギー効率の高いレシピを可能にする複数の新材料（一般に「触媒」と呼ばれるもの）の発見が報告されている。
これらの触媒は、最終的にこの技術を量産可能にする秘密の材料になるかもしれない。「わたしたちはカーボンフットプリントを減らす必要がありますが、世界中の人々の繁栄を犠牲にしながらそうすることは望んでいません」と、サージェントは言う。
アルゴリズムとのやりとりが発見をもたらす
コンピューターを使うことで、材料のレシピが個々の科学者の専門知識に厳しく制限されることもなくなる。ウリッシとサージェントのチームでは、自分たちが求める触媒を見つけるために、「Materials Project」という公開データベースを利用した。
これは材料科学者にGoogleのような検索エンジンとして利用してもらうことを目的としたデータベースで、12万種類を超える無機化合物に関するデータが格納されている。このウェブサイトには誰でもログインすることができ、調べたい原子と追跡したい特性を指定すると、候補となる多数の材料を素早く見つけることができる。
研究チームはAIとスーパーコンピューターを使って、この銅とアルミニウムの合金を“発明”した。この合金は二酸化炭素をエチレンに変える工程を加速させる。エチレンはプラスティックをつくるために使われる化学物質だ。PHOTOGRAPH BY MIAO ZHONG/UNIVERSITY OF TORONTO
例えばサージェントとウリッシは、過去の経験から銅を含む材料が優れた触媒になることを知っていたので、Materials Projectで銅を含む非反応性合金を探した。出発点として、サイトには244種類の結晶が示された。
研究チームのアルゴリズムはこのリストから、アルミニウムが含まれる銅合金が最も適している可能性があると指摘した。さらにアルゴリズムは、アルミニウムと銅の最適な比率の予測と、ふたつの金属が均等に混合されるべきだという予測も示した。科学者たちは実験室で、その予測に基づいて材料を合成し、その結果をアルゴリズムにフィードバックした。
コンピューターと科学者チームがこのようにやり取りを繰り返した結果、実験室で17種類の有効な触媒を発見してつくり出すことができた（これらのすべての作業は、新型コロナウイルスの流行で研究所が閉鎖されるずっと前に完了していた）。
AIやスーパーコンピューターの活用が相次ぐ
新材料の発明にコンピューターの力を借りようと考える科学者は増えている。ローレンス・バークレー国立研究所の物理学者クリスティン・パーソンは、「この20年間でパラダイムシフトが起きていることは確かです」と言う。パーソンは11年にMaterials Projectデータベースを立ち上げた人物だ。「（コンピューターの技術は）特定の用途に限定されたものから、イノヴェイションを推進するものになったのです」
17年にはボーイング関連の研究チームがAIを利用することで、航空機の部品を3Dプリンターでつくるための粉末合金を発明した。同じ年にロスアラモス国立研究所の研究者たちもAIを利用し、加熱と冷却を繰り返しても強度が低下しない合金を設計した。電池メーカーのデュラセルが19年7月に発売した新製品の電池「Optimum」には、パーソンが04年にコンピューターシミュレーションで初めて発見した新材料が含まれている。
石油大手のBPは最近、マサチューセッツ州に拠点を置くスタートアップのKebotixと提携した。Kebotixは、より環境に優しいプラスティックのレシピの設計に使うためのAIツールを開発している企業だ。
ただし、AIやスーパーコンピューターを利用したとしても、サージェントとウリッシのチームがこれらの新しい触媒を特定し、テストして結果を発表するまでには3年かかっている。ローレンス・バークレー国立研究所のパーソンによると、材料を発見する上での現時点での障害は、研究室にあるという。つまり、化学物質を混ぜ合わせてテストする作業だ。
アルゴリズムができることには限界があるのだと、パーソンは指摘する。結局のところ、すべてのアイデアは実際にテストする必要があるからだ。
研究所も“自動運転”の時代へ
こうしたなか、作業の流れにロボットを組み入れることによって材料発見のスピードが速くなると、パーソンは考えている。「存在する唯一の答えがロボット工学です」と、パーソンは言う。「学部にいるありとあらゆる大学院生を雇って組み立てラインに立たせ、コンピューターから出力されるあらゆる可能性を試させることなどできませんから」
実際にKebotixでは、ロボットを利用した化学物質の発見にすでに着手している。同社が目指しているのは、最高経営責任者（CEO）のジル・ベッカーが“自動運転ラボ”と呼ぶ完全に自律的な材料設計だ。そこではコンピューターシミュレーションで新しい材料が提案され、そのレシピをロボットがテストする。
Kebotixの顧客は、これらの能力の個別利用を選択できる。例えば、米国立衛生研究所（NIH）のある研究室では、最近はKebotixのAIソフトを利用して薬品開発の実験の効率を高めている。
このようにロボットを利用したとしても、材料の発見には引き続き人間の監視が必要になるだろう。アルゴリズムの精度は必ずしも素晴らしく高いわけではなく、新材料の合成にはいまでも「かなりの職人技」が必要だとサージェントは指摘する。「実験家は決して理論家を驚せることができない、というようなことはないのです」
たとえキッチンに卓上型ミキサーやマルチクッカー、パン焼き機などが揃っていたとしても、やはり料理人が必要なのだ。
※『WIRED』による人工知能（AI）の関連記事はこちら。
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