AI向け材料科学の難問に100万ドル

YC参加企業のDiscovered Materialsは、AIモデルに材料科学の未解決問題5件を提示し、総額100万ドルの賞金を設けました。課題の設定には世界各地の大学研究者が加わりました。

対象には銅酸化物超伝導の理論、シリコンと二酸化ケイ素の界面構造予測、結晶粒構造と熱特性の対応付けなどが含まれます。光による材料特性の変化や、密度汎関数理論の改善も課題です。

数学の難問と異なり、材料科学では正解を明確に定義しにくいと同社は説明します。問題を明文化し、AIがどれほど前進したかを判断すること自体が企画の狙いです。

同社は発表前に、インターネットなどを使える先端AIモデルを数日間稼働させましたが、大きな進展は得られなかったといいます。物理学上の説明を深める成果は、電子機器や蓄電、材料製造にも影響し得ます。