🔋 MicrosoftとIBM、AIで“次世代バッテリー素材”を発見へ──数千万候補から最適解を導く新時代

スマートフォン、ノートPC、電気自動車――現代社会のあらゆるデバイスに欠かせない「バッテリー」。
その心臓部となる新素材の探索を、今やAIが担い始めています。

米MicrosoftとIBMは、AIを活用して革新的な電解質材料を発見する取り組みを進めており、
IEEE Spectrumはこの動きを「バッテリー開発のパラダイムシフト」と報じました。

バッテリーの性能・寿命・安全性を左右する要素のひとつが「電解質」。
Microsoftはこの電解質の探索にAIを導入し、わずか数日でリチウム使用量を70％削減可能な新素材を発見しました。

同社の研究チームは、3250万通りもの素材候補をAIモデルで80時間以内に分析。
結果として、有望な新化合物「NaxLi3−xYCl6」を特定しました。
この素材はパシフィック・ノースウェスト国立研究所での合成・実験段階に入っています。

💬 Microsoftのネイサン・ベイカー氏（Azure Quantum Elements プロジェクトリーダー） はこう語ります：

「AIによって、数年かかるはずだった材料探索が、わずか数十時間で完了できることを証明しました。」

Microsoftが開発したAIモデル「M3GNetフレームワーク」は、
分子動力学シミュレーションを用いて原子の拡散率や安定性を高速に判定。

1️⃣ まずAIが新しい化学組み合わせを既知の結晶構造に投入
2️⃣ 安定した分子を選定し、3250万候補 → 50万候補に絞り込み
3️⃣ さらに化学的性質で絞り込み、最終的に800種類まで縮小
4️⃣ そこから人間の専門知識と実験を組み合わせて最適素材を確定

このAI×科学の融合が、材料研究のスピードと精度を劇的に高めたのです。

IBMリサーチのチームもAIを活用し、既存電解質を超える高イオン伝導性の新素材を発見。
塩・溶媒・添加物など複雑な組み合わせ（6〜8要素）をAIモデルに学習させ、
数十億分子を解析する「化学基礎モデル」を構築しました。

このAIは、バッテリーの「分子構造 → 電気特性 → 劣化挙動」まで一貫して予測できるため、
研究段階からEV（電気自動車）メーカーとの共同開発にも活用されています。

👩‍🔬 IBM主任研究員 ヨンヘ・ナ氏 はこうコメントしています：

「特殊な新物質ではなく、既存材料の組み合わせから最適解を導く。
それが次世代バッテリー開発の現実的なアプローチです。」

AIによる新素材探索はMicrosoftやIBMに限りません。

これらの研究が示すのは、AIが“科学者の拡張知能”となる時代の到来です。
「AIに科学者の思考を教える」――それが、次世代科学の新しい形になりつつあります。

MicrosoftとIBMは、AI探索をさらに加速させる次の一手として量子コンピューターの導入を見据えています。

ベイカー氏は次のように語ります👇

「従来のコンピューターでは、複雑な化学反応を正確に再現するのが難しい。
量子技術をAIの訓練に組み込むことで、より高精度なデータを得られるようになる。」

量子シミュレーションによって、これまで人類が手を出せなかった
“原子レベルのバッテリー設計”が現実化する日も近いでしょう。⚛️

AIが科学者と並んで“発見を生み出す存在”になる時代が、いま動き出しています。🚀