Unlocking Real world solutions with AI – Chris Bishop

Summary

このスクリプトでは、人工知能が新しい材料の設計と結晶の生成に革命的な変革をもたらしていることが示されています。まず、人工知能を使用して、宇宙の歴史の中でも見られていないと思われる新しい材料が設計されました。その2つ目の興味深い特性は、リチウムイオン電池の電解質として機能し、希少なリチウムの70％を減らしてナトリウムに置き換えていることです。さらに、この材料はMicrosoftのAzure Quantum要素プラットフォームで動作する人工知能によって設計されており、そのプロセスを1500倍高速化しています。また、結核に対抗する新しい分子の設計にも人工知能が用いられており、既存の最良の分子と比較して25倍も効果的な新しい候補材料が見つかりました。これらの例は、人工知能が私たちの生活に多大な影響を与える可能性を持つ、新しい薬剤や材料の開発をどのように促進しているかを示しています。

Takeaways

• 🔬この新しい素材は、人類の歴史上初めて存在する可能性があり、未知の分子の組み合わせから成ることが特徴です。
• 🔋この素材はリチウム鉄電池の電解質として機能し、希少なリチウムの使用を70％削減し、広く入手可能なナトリウムで置き換えます。
• 🤝パシフィックノースウェスト国立研究所との協力により、この新素材を合成し、試験用バッテリーに利用しています。
• ⚡この素材の設計には、マイクロソフトのAzure Quantumプラットフォーム上で動作する人工知能が使用されました。
• 🖥️AIは、無数の候補素材を迅速にスクリーニングし、過程を1,500倍に加速させることが可能です。
• 🎯特定のアプリケーション向けにターゲットされた素材を生成する新しい方法「Maten」が開発され、さらにプロセスが加速されています。
• 🔬人工知能は新しい素材だけでなく、新しい薬の開発にも応用されており、結核をターゲットとする新しい分子の設計に貢献しています。
• 💊AI技術「Tamgenen」は、候補分子を最適化し、既存の薬剤よりも125倍効果的な新しい分子を生み出すことができました。
• 🌐人工知能は、素材や分子の巨大な構成空間を探索する能力を劇的に加速し、新しい薬や治療法の発見を推進しています。
• 🌟マイクロソフトのAI for Science部門を率いる役割を担っている講演者は、この分野が人類にとって最も重要であると信じており、そのキャリアを捧げています。

Q & A

この密封チューブに入っている材料の3つの驚くべき特性は何ですか？

まず、この材料は宇宙の歴史の中で初めて存在している可能性があり、次に、リチウム鉄バッテリーの電解質として機能し、リチウムの使用量を70%削減しながらナトリウムを用いることができます。最後に、この材料は人工知能を用いて設計されており、MicrosoftのAzure Quantum要素プラットフォームで実行されています。

ナトリウムをリチウムに置き換えることの利点は何ですか？

ナトリウムはより豊富に存在する元素であり、リチウムに比べて供給リスクが少なく、コストも低いため、バッテリーの製造においてより持続可能な選択肢となります。

人工知能はどのようにして新しい材料の設計を支援しますか？

人工知能は、多数の可能性のある材料候補を高速でスクリーニングし、安定性や特定の性能を持つものを選別することで、設計プロセスを1500倍高速化することができます。

「maten」という研究とは何ですか？

「maten」は、特定のアプリケーションや望ましい特性を持つ材料をランダムではなく、ターゲットして生成する技術です。これにより、32百万個のランダム材料から探求するのではなく、既に必要な特性を備える32百万個の材料から始めることができます。

Tam genenという技術とは何ですか？

Tam genenは、分子を生成し、入力された分子を最適化してより効果的な分子を生成できる高度な人工知能モデルです。

結核治療に向けた新しい分子が見つかったとのことですが、その意義は何ですか？

結核菌が治療薬に耐性がかじかむ現代、新しい分子が見つかったことは、より効果的な結核治療薬の開発に向けて大きな進歩を意味しています。

人工知能が化合物や材料の探索をどのように加速化する可能性がありますか？

人工知能は、原子を異なる方法で結合させる巨大な可能性空間を探索するプロセスを劇的に高速化し、新しい薬剤、療法、タンパク質、分子、材料、ポリマーなど、私たちの生活のあらゆる側面に影響を与える可能性があります。

MicrosoftのAzure Quantum要素プラットフォームとは何ですか？

Azure Quantum要素プラットフォームは、量子コンピューティングを利用して、複雑な問題を解決するためのプラットフォームで、人工知能による材料設計に使用されています。

結核菌に対する新しい候補分子が見つかったと述べていますが、それらはどのようにテストされるのですか？

新しい候補分子は、グローバルヘルス薬剤発見研究所と協力して、効果性や安全性を評価し、最適化されながらテストされます。その後、臨床試験に進む可能性があります。

人工知能が化合物の最適化においてどのような役割を果たしますか？

人工知能は、開始候補分子を入力として取り、それを最適化して、効果性が25倍向上するような効果的な分子を生成することができます。

この材料が設計された背景にはどのような意義がありますか？

この材料が設計された背景は、持続可能性と革新的な技術の結合を目指しており、リチウムの使用量を削減することで環境への影響を軽減し、より多くの人々が電池を使用できるようにすることを目指しています。

人工知能が科学と医療分野でどのような貢献をしていますか？

人工知能は、新しい材料や化合物の設計を劇的に高速化し、結核など治療が困難な疾患に対する新しい治療薬の発見に貢献しています。また、未来には、医療や薬剤開発以外にも、あらゆる分野に革新をもたらす可能性があります。