MIT、結晶の立体構造を読むAIを開発

MITの研究チームは2026年10月18日、結晶材料の3次元原子構造と自然言語を結び付けるマルチモーダルAIを発表しました。実験論文と第一原理計算データベースから構造、物性、加工上の注意、用途を一体化した説明文を作り、文章だけで学ぶモデルより有望な材料設計を見つけやすくしました。成果はNature Communicationsに掲載されました。

地球上の固体材料の90%以上は、高度に秩序化された原子構造を持つ結晶材料です。しかし、構造情報は文章とは異なる専用形式で保存され、実験文献も人気の高い一部の結晶群に偏るため、従来の大規模言語モデルは立体的な形状を捉えにくく、提案も既知材料に偏りがちでした。

研究チームは、似た構造と説明、異なる構造と説明を比較する対照学習で、原子配列や結合パターンと文章表現を対応付けました。AIが生成した説明文を含むデータで訓練した版は、論文本文だけの版と異なり、幾何構造と文章の対応を学び、機能予測も改善しました。

利用者は求める物性を自然言語で入力し、条件に合う結晶材料を検索できます。全固体リチウムイオン電池用の電解質を尋ねた試験では、上位候補に別の研究で有望と確認済みの材料が含まれ、基準モデルを上回る探索性能を示しました。

研究者は、さまざまな結晶材料に適用し、材料科学者の探索を加速できるとみています。タンパク質の構造と機能を結び付けたAlphaFoldになぞらえ、原子構造から材料の特性や性能を理解する基盤としての活用を期待しています。