このAI論文では、「PolyID：高性能バイオベースポリマーの発見における機械学習の先駆者」として、ポリ－ンにおける機械学習を紹介しています

「ポリID：バイオベースポリマーの発見における機械学習の先駆：このAI論文によるポリンの紹介」

人工知能は生活のあらゆる側面で使用されています。AIは生活のあらゆる方面で使用され、化学やポリマーなどさまざまな分野で役立っています。化学やポリマー科学では、AIは科学者が新たな材料を発見するのに役立ちます。さまざまな化学物質の反応を予測し、新しい素材を作るための最適な組み合わせを提案します。これにより、化学物質やポリマーの開発プロセスがより迅速かつ効率的になります。

しかし、21世紀の材料科学者が直面している課題は、より持続可能なポリマーの開発であり、さらに優れた性能基準を持つものです。この課題は、主な資源が石油化学薬品に限定されている場合に特に顕著になります。この課題に対応するためには、創造力と高度な科学的手法の両方が必要であり、持続可能性原則に準拠し、現代の環境に配慮した基準を満たすポリマーの開発が求められます。

国立再生可能エネルギー研究所（NREL）の科学者であるBrandon Knottによれば、石油は主に炭素と水素の構成物である炭化水素であるとされています。これらの分子の配置は有益な性質を示し、さまざまな有利な特性の基盤を形成します。Knottの結論は、炭化水素の要素と石油の分子構成を理解することが重要であり、その特殊な特性をさまざまな応用に活用するためです。

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炭化水素には酸素や窒素などの要素が欠けています。しかし、炭化水素だけでは提供できないより広範な機能を必要とするポリマーを製造する際には、これらの要素が必要です。Knottは、バイオマスや酸素および窒素を豊富に含む廃棄物を原料リストに導入するという解決策を提案しています。とうもろこしの茎、藻、さらにはゴミなどの材料には、追加の化学リンケージが存在し、化学者はポリマー製造プロセスで特定の特性を達成するための柔軟性が増します。このアプローチは、ポリマーの機能性を拡大するだけでなく、より持続可能で資源的な生産方法に貢献します。

国立再生可能エネルギー研究所（NREL）は、ポリマーの開発のバランスを促進するために、PolyID（ポリマー逆設計）と呼ばれる高度な機械学習ツールを使用しています。このツールは、分子構造に基づいて材料の特性を予測します。PolyIDを使用することで、研究者は数百万もの潜在的なポリマーデザインを評価し、特定の用途に合わせたショートリストを生成することができます。

PolyIDは、酸素、水素、炭素などの元素の配置と材料の特性の関連性を確立し、弾力性、耐熱性、シーラントの性能などの属性の予測を容易にします。NRELの科学者たちは、高密度ポリエチレン（石油ベースの材料）から成る現代の食品包装フィルムの代替となる生分解性のある材料を探し求めるために、PolyIDを効果的に利用しました。PolyIDは高温耐性や強力な蒸気シーリングなどの重要な特性を優先し、同時に生分解性や温室効果ガス排出量の低減といった環境上望ましい属性を取り入れました。

研究者たちはまた、PolyIDの予測の正確さを確認するために実験室でテストを行いました。その結果、7つすべてのポリマーが高温に耐性を示し、ネット温室効果ガス排出量を低下させる能力も示しました。さらに、これらのポリマーは包装された食品の新鮮さを延長させることも示し、PolyIDが環境に優しい高性能なポリマーソリューションを効率的に特定する可能性を示しました。

PolyIDは、ポリマーの分子組成と既知の特性を結びつける広範なデータベースを構築することにより、特定の物理的特性に向けた新しいポリマーの設計を予測する能力を獲得します。研究の主な著者であるNolan Wilsonによれば、このシステムは、以前に経験したことのない新しい構造に対して非常に正確な予測ができるとされています。

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