ミゲル・モデスティーノは、化学産業の電化を実現する上での大きなハードルをクリアした。同産業においては従来から、プラスチックから肥料にいたるまで様々なものに使用される化合物を生産するために化石燃料を燃やして加熱している。これに対し、モデスティーノの人工知能（AI）ベースのシステムは機械学習の手法を用いて、電気パルスで化学物質を叩きつけてさまざまな化学物質を作る反応を最適化する。電気は風力や太陽光などの再生可能なエネルギー源から作れるので、化学プラントを電化できれば地球温暖化ガスの排出量を大幅に削減できる可能性がある。

初期の研究室プロジェクトでモデスティーノのチームは、アジポニトリルの生産率を30%以上向上させることに成功した。アジポニトリルはナイロンの製造に使われるもので、他の多くの工業プロセスにも使用されている。この成果は、過去50年間に示された他のどの方法よりも大きな改善であった。

生産量を最適化するために鍵となったのは、常に周波数が変動する複雑な電流パルスを使用することであった。モデスティーノは、どのようなパターンのパルスを使用するのがよいのか見い出すのに機械学習の手法を使った。異なる電気的条件でアジポニトリルを作る実験をいくつか実施し、その後、AIでデータを分析し、より少ないエネルギー、より豊富な生産量、より少ない廃棄物で化合物を作る方法を発見した。

モデスティーノと2人の元学生は最近、スタートアップ企業であるサンセティクス（Sunthetics）を創業し、水素燃料の生成やポリマーの製造などの他の化学プロセスにAIシステムを利用している。同社はまた、パイロット炉向けのアジポニトリル生産プロセスの規模拡大や、他のプロセスへのアプローチの拡張にも取り組んでいる。

人気の記事ランキング

1. A Google Gemini model now has a “dial” to adjust how much it reasons 推論モデルは「考えすぎ」、グーグルがGeminiに調整機能
2. What is vibe coding, exactly? バイブコーディングとは何か？ AIに「委ねる」プログラミング新手法
3. Anthropic can now track the bizarre inner workings of a large language model 大規模言語モデルは内部で 何をやっているのか？ 覗いて分かった奇妙な回路
4. Meet the researchers testing the “Armageddon” approach to asteroid defense 惑星防衛の最終戦略 科学者たちが探る 「核爆発」研究の舞台裏

• 0