マイクロソフトがAI✕量子力学で新素材【量子コンピュータの活用へ】

AIは文章を作るだけではありません。現在は新素材の発見や創薬、半導体開発など、科学研究そのものを変え始めています。

私はPythonやRails、Ollamaを使いながらAIを学んできましたが、学習を続けるほど「AIの本当の価値は人間の代わりに考えることではなく、人間では試せない膨大な組み合わせを短時間で探索できること」にあると感じています。

今回紹介するMicrosoftとPNNLの共同研究は、その代表例です。ニュースを紹介するだけでなく、「なぜAIによる材料探索が今後の研究開発を変えるのか」という視点から整理してみます。

ガリガリの計算から
- 私がAI学習を続ける理由
今回の成果例
- ブログ運営でも同じことを感じています
人が行う選定、確認
- AIだけでは研究は完成しない
意識下の作業
- 私が今後試したいこと
よくある質問（FAQ）
〆最後に〆

ガリガリの計算から

₍2/3改訂）学術計算で私が先ず思い出すのは第一原理計算の手法を用いた分子構造の同定です。数十年前の技術ですが、その時代から現代の計算機の技術は物凄い進化を遂げているのです!!

現実世界を変えていく筈です。

高性能のコンピューターを駆使してマイクロソフトが成果を上げています。コンピュータでのAIの活用で新素材を発見したのです。(後述しますが詳細は随時確認中です。学術レベルでの発表を確認します。＜＜特に量子コンピューターの活用内容について。)マイクロソフト社は以前から科学技術にAIを活用する取り組みを続けていました。とくに素子としては「独自のスピン、トランスモン、ゲートモン、その他の種類の量子ビットを製造してきましたが、最終的にはそれらが規模に適していないことが判明しました。代わりに、トポロジカル量子ビットの設計に着手しました。」と報道しています。

素人考えで単純に考えてみると、マイクロソフト社も営利団体なので研究成果を各国の競合に対して開示しません。関連HPを見ても情報は無く「セールス担当者とチャット」というボタンがあるだけです。
それなのでNatureやScienceといった系統の雑誌に論文を載せる前に、市場動向を見極めて開発の方向性を決めていきたいのでしょう。提供されている情報は限られています。「後は具体的に商談していきましょう！」というスタンスです。

きっと所属研究者も先に

方向性を決めていきたいのでしょう。

今回はそんなマイクロソフトとパシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL)との共同研究です。

①マイクロソフトのサイト：https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/06/23/230623-accelerating-scientific-discovery-with-azure-quantum/

②PNNLのサイト：https://www.pnnl.gov/news-media/pnnl-kicks-multi-year-energy-storage-scientific-discovery-collaboration-microsoft

（上記サイトでPNNL首脳は語っています）「We recognized early on that the magic here is in the speed of AI assisting in the identification of promising materials, and our ability to immediately put those ideas into action in the laboratory. 」

こうしたインフラ「Azure Quantum Elements」（AQE)が活用され今回の成果に繋がっています。新しい材料の発見に高性能コンピューティング(HPC)インフラであるAQEが活用されたのです。

私がAI学習を続ける理由

私自身、Pythonを学び始めた頃は「AI＝チャットボット」という印象しかありませんでした。しかしRailsやPostgreSQL、WSL、Ollamaなどを何度も構築していく中で、AIは会話だけでなく「探索」を劇的に高速化する技術なのだと理解するようになりました。

例えばプログラムではエラーの原因候補を洗い出したり、検索キーワードを考えたりする作業があります。人間なら数十分かかることでも、AIは一瞬で候補を並べてくれます。材料探索も本質的には同じで、「膨大な候補から有望なものを探す」作業なのです。

今回の成果例

今回、マイクロソフト社は全固体電池での新素材の開発に成功しました。通常であれば2ヶ月かかる作業を、2週間で終えています。高性能コンピュータの活用で成果を出しています。（←この文、以前は量子コンピューター活用の記載でしたが具体的な一次情報の発表が確認できませんので訂正します。1/24追記
関連ニュースの投稿も見れなくなっています。2/3追記）https://news.yahoo.co.jp/articles/7c9aca153e5c748579b941e09a3e7e60c0423082

そもそも、量子コンピュータの凄さは超並列計算を駆使した計算手法です。「重ね合わせ」を駆使して特殊な結果を出すことが出来ます。開発の過程にある量子コンピューターを使い、組み合わせ問題に特化した活用を行っています。そして現在の量子コンピューターの弱点である誤り訂正にはAQEでAIを用いるというアプローチがあると期待されています。

今回の選定では3200万種類の無機材料の中から対象の固体電解質に最適な新素材を特定しました。手法として①AIを使い性質が分かっている無機材料を学習させました。②その後にAIに未だよく知られていない物質が個体電解質に適しているか推論させたのです!!

見つかった素材の中では導電物質としてナトリウムを有効に活用出来ています。

破裂や発火の懸念の低い全固体電池で成果が得られた意義は大きいです。従来のリチウム主流の手法と比べコスト面でのメリットも出てきています。

ブログ運営でも同じことを感じています

私は700本以上の記事を書いてきましたが、最近ではSearch ConsoleやGoogle Trendsの分析にもAIを活用しています。

以前は一つひとつの記事を目で確認していました。しかしAIを組み合わせることで、タグ構造や内部リンクの改善候補を短時間で洗い出せるようになりました。

材料探索もブログ分析も、「人間だけでは見つけられない候補をAIが提示する」という意味では非常によく似ています。

人が行う選定、確認

3200万種類の中からAIが50万種類を絞り込んだのですが、更にクラウド上の通常パソコンを使い作業を進めます。最後は人手で評価をしています。

マイクロソフトとPNNLクラウド上の高性能PCと人手での作業で候補を23種にまで絞り込んでいます。

23種の中には既知の物質(固体電解質)が含まれていましたので、18種類の電解質候補を見つけた訳です!!

そして、18種類の中から1つを選び材料の合成に成功したと新聞では報じられていました。評価試験の予定があるそうです。(2024年１月23日の日経新聞情報)

AIだけでは研究は完成しない

この点は私自身もAIを使って記事を書いていて強く感じます。

ChatGPTは非常に優秀ですが、そのまま文章を掲載すると一般論になりやすく、私自身の経験や検証結果を書き加えて初めて読者の役に立つ記事になります。

Microsoftの研究でも、AIが候補を提示し、人間が評価して最終判断しています。AIは研究者を置き換える存在ではなく、「研究者の能力を拡張する存在」なのだと思います。

意識下の作業

AIで私が別途、考えているのは心理学の世界で使うSubConscious領域の意識をモデル化してみることです。潜在意識とでも言えるでしょうか。潜在意識と顕在意識を別のCPUの中でモデル化して動かす時に通常とは別の動作が期待出来ます。心理学の現場で対面している患者さんが「時に涙を流しながら」吐露した心の声を分析してモデル化し、作り上げた学問体系はAIともマッチするはずです。いま小説家が絞り出した言葉をAIで文章解析する時代です。芥川賞作家・直木賞作家もAIを活用して小説を書く時代です。

無論、それぞれのモデルの中ではGAN(敵対的生成ネットワーク)を始めとした有効な手法を使えます。そしてどちらのモデルでも上記の材料開発のフェーズでは厳密な化学反応の公式を演算させます。

具体的な無意識のモデルはいずれ別稿で再考察します。科学の世界での知的活動にコンピュータが駆使できる時代が到来しています!!そして、AIの世界では私のようなサラリーマンが積極的に独自モデルを試行錯誤できる時代でもあるのです。