AIが仮想分光計に、材料品質管理を革新

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが、材料の品質管理を革新する生成AI「SpectroGen」を開発しました。仮想の分光計として機能し、1種類のスキャンデータから別種のデータを99%の精度で生成。製造業の品質管理を劇的に高速化・低コスト化する可能性を秘めています。

SpectroGenは、例えば安価な赤外線カメラでスキャンした材料のスペクトルデータを入力するだけで、高価な装置が必要なX線回折のスペクトルデータをAIが自動生成します。これにより、企業は複数の高価な分析機器を揃えることなく、単一の装置で多角的な品質評価が可能になります。

従来、材料の特性を多角的に評価するには、それぞれ専用の高価な装置で測定する必要があり、数時間から数日を要していました。この時間とコストのボトルネックが、新材料や新技術の開発における大きな障壁となっていましたが、SpectroGenはこの課題を根本から解決します。

研究チームは6,000以上の鉱物サンプルデータセットでAIを訓練し、その性能を実証。AIが生成したデータは、物理的な測定器による実データと99%という高い相関性を示しました。さらに、分析時間は従来の数時間から数日かかっていたものが、1分未満にまで短縮されることも確認されています。

この技術は、半導体やバッテリー、医薬品などの製造ラインにおける品質管理はもちろん、病気の診断支援や持続可能な農業分野への応用も期待されています。研究チームはスタートアップを設立し、防衛分野まで含めた幅広い産業への技術展開を目指しています。