現在地球の大きな問題は、皆さんご存じの通り、いつまで生活ができるのか？です。
確実に地球温暖化が進んでいます。1番の原因は二酸化炭素だと言われています。
通常空気の割合は、窒素78%、酸素21%、その他1%。そしてこの1%の中に二酸化炭素が含まれているのです。
カーボンニュートラルをよく耳にすると思いますが、この1%未満の数値を増やさない様にしようと全世界がやっきになっています。
目標は2050年にカーボンニュートラルを目指す。
エネルギーの候補として上げられているのが、皆さんもご存知の水素です。
よく水素社会を目指しましょうと耳にしている事でしょう。
ではどこから水素を手に入れるのでしょう？
今考えられている方法は、学生時代に実験をしたと思いますが、水の電気分解です。水に太陽電池や風力発電の電気を流して、水素を作ります。
次に問題になるのが水素をどの様にして保管をするか？です。気体のままではあまりにも体積が大きため-253度まで下げて液体にします。
この水素の温度をいかに下げるかなのですが、現在研究されている方法は磁力の変化と触媒にヘリウムを使って、磁気冷凍機を作ります。
この磁石に使う適切な磁性体を探すのにAIを使ったと言うのです。
電子スピンのエントリピー(乱雑さ)が大きい方が性能が高い。
通常材料探しと言えば、数千もの材料を経験から選んで実験の中から探すのですが、AIを使う事で、この経験がない状態で探させる事を行ったそうです。まさに逆転の発想というのか。
機械学習に、まず材料探しのコツを教えます。論文などから物質の素性とエントリピーの関係を1600以上学習させました。その内の8割で学習をさせて、残りの2割で答え合わせをしたそうです。
そして、エントリピーが分かっていない800種からエントリピーの予測をさせました。
そこから回答として出てきた物質を実際に作り実験したところ、予想値の2.5倍の性能が出たそうです。嬉しい誤算でした。
人の知識や常識に囚われない、新しい技術を生み出す事にAIが使われ始めている事に感動しました。
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