DARPA、AI活用で次世代バッテリーと爆発物の開発を加速──「Make-It」プログラム

DARPA（米国防高等研究計画局）が、機械学習ベースのツールで新分子を生成し、軍事製品・用途向けの化学発見プロセスを高速化する「Make-It」プログラムを推進しています。専門家エンコードと機械学習を組み合わせ、時間・コスト・安全性・廃棄物最小化に最適化された合成経路を予測するソフトウェアツールを開発中です。

研究化学者の負担を軽減し、イノベーションに集中可能に

通常、研究化学者は新化合物の合成経路作成に数十時間、実験室での実行・改良に数ヶ月を費やします。新ツールにより化学者は分子発見などより価値ある領域に頭脳を注げます。必要な分子を自前で生成でき、サプライヤーからの購入・大量廃棄が不要になります。化学分野だけでなく、小分子研究開発を伴う多くの技術分野で恩恵を受けられます。

非自動手法では微小な変化が収率と純度に大きく影響し、従来の合成再現が困難でした。自動化合成は再現可能な手順を生成し、生産を加速・民主化します。コンピューター指示で経路が実行されるため、ラボ間変動がなく、正確な再現性が確保されます。有害化学物質（爆発物など）を物理的に扱う必要がなく、溶媒量も少なく廃棄物も削減され、クリーンで安全・安心なソリューションです。

類似ツールと今後の展望

Grzybowski Scientific Inventions（GSI）の分子経路最適化ツール、グラスゴー大学の3Dプリント携帯型リアクター、MITの自動化学合成装置、パデュー大学のハイスループットスクリーニングなど、各機関が独自に自動化ツールを開発中です。DARPAのMake-Itは医薬品だけでなく全防衛分野のあらゆる分子生成を目指す点でユニークです。今後は高度分析装置で合成プロセスをリアルタイム分類し、より複雑な化合物開発へ進む予定です。

新アルゴリズム「Breakthrough」が計算時間を桁違いに短縮、大規模データで威力発揮自己加熱リチウムイオン電池、-42℃でも15分急速充電可能、4500サイクル・12年寿命を実現

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