メタ＆ジョージア工科大学の研究者たちは、気候変動に対抗するための直接空気キャプチャの研究を加速させるための新しいデータセットと関連するAIモデルを公開しました

「メタ＆ジョージア工科大学、気候変動対策のための直接的空気キャプチャ研究に関連するAIモデルと新データセットを公開」

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グローバルコミュニティは、上昇する二酸化炭素（CO2）レベルの気候変動への影響に取り組む課題に直面しています。この課題に対応するために、革新的な技術が開発されています。直接空気キャプチャ（DAC）は非常に重要な手法です。DACは大気中からCO2を直接キャプチャし、気候変動との闘いにおいてその実施は重要です。しかし、DACに関連する高いコストが広範な採用を妨げています。

Direct Air Capture（DAC）における重要な側面は、吸着材料への依存であり、その中でさまざまな選択肢の中で金属有機フレームワーク（MOFs）が注目を浴びています。MOFsは、モジュラリティ、フレキシビリティ、チューナビリティなどの利点を提供します。伝統的な吸収材料に比べ、エネルギーを多く必要としないため、低温で再生させることができる金属有機フレームワークは、さまざまなアプリケーションにおいて有望で環境に優しい選択肢となります。

しかし、DACに適した吸着材料を特定することは、広範な化学的領域の探索と異なる湿度と温度条件下での材料の振る舞いを理解する必要があるため、複雑な課題です。特に湿度は吸着に影響を与え、時間の経過とともに吸着剤の劣化を引き起こす可能性があります。

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この課題に対応するために、OpenDACプロジェクトは、Metaとジョージア工科大学（Georgia Tech）のFundamental AI Research（FAIR）の共同研究努力として生まれました。OpenDACの主な目的は、大気から効率的にCO2を引き抜くことができる新しい吸着材料である革新的なSORBENTSを特定することにより、DACのコストを大幅に削減することです。そのような吸着材料を発見することは、DACの経済的な実現可能性と拡大性にとって重要な要素です。

研究者は広範な研究を行い、OpenDAC 2023（ODAC23）データセットを作成しました。このデータセットは、8,800以上のMOF材料における38ミリオンを超える密度汎関数理論（DFT）計算の総集計であり、吸着されたCO2とH2Oを含んでいます。ODAC23は、DFTレベルでのMOF吸着計算の最大のデータセットであり、MOFの特性や構造緩和に関する貴重な洞察を提供します。

また、OpenDACはODAC23データセットを広範な研究コミュニティと新興のDAC産業に公開しました。その目的は協力を促進し、機械学習（ML）モデルの開発のための基礎的なリソースを提供することです。

研究者は、ODAC23データセットでトレーニングされた最新の機械学習モデルを使用して、DFTレベルの計算を近似することで、MOFを容易に特定することができます。

まとめると、OpenDACプロジェクトは直接空気キャプチャ（DAC）の手ごろさと利便性の向上において重要な進歩を表しています。金属有機フレームワーク（MOF）の利点を最大限に活用し、最先端の計算手法を採用することにより、OpenDACは炭素捕捉技術の進歩を推進するポジションにあります。一般に公開されたODAC23データセットは、DACアプリケーション以上の豊富な情報を提供し、気候変動との闘いへの共同努力への貢献となります。

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