Syensqo、AIエージェントで材料探索 数百万の分子を100に絞り込み

AIの進展は、アルゴリズムや計算能力だけでなく、それを支える半導体やデータセンターの物理的な限界に直面している。SyensqoのMike Finelli氏は、高温度、高純度、電気性能、化学耐性、プラズマ耐性、長期安定性といった要件が積み重なるほど、材料は「ピラミッドの頂点」に近づくと説明する。同社は高電圧データセンター向け材料、半導体製造用のシーリング材、直接液浸冷却用の流体などを開発しており、電気自動車向けに開発した材料をデータセンターに転用する動きも進む。

また、AIは材料探索の手法自体も変えつつある。従来は専門知識に基づき候補を絞っていたが、AIエージェントが数百万の分子をデジタル合成し、物理シミュレーションで性能や毒性、持続可能性を予測し、約100に絞り込むことで、実験の効率を高めている。Finelli氏は、AIが材料を生み、その材料がAIを強化し、さらにそのAIが材料開発を加速する循環が始まっていると見る。この循環がどの程度の速さで進むかが、今後のAIインフラの性能と環境負荷を左右するとみられる。