100億。これは現在商業的に入手可能な分子の数です。電池の電解質材料によく使われる5分子ずつの組み合わせで考えてみると、その数は10の47乗にまで増えます。
数えてみると、それは多いですね。
バッテリーの世界では、これらすべての組み合わせが重要です。電解質材料の適切な組み合わせを見つければ、EV、電力網、さらには電気飛行機向けに、より高速な充電とよりエネルギー密度の高いバッテリーを実現できます。欠点は何でしょうか？それは、創薬プロセスと同様に、最適な組み合わせを見つけるには10年以上の歳月と数千回の失敗を繰り返す必要があるということです。
スタートアップ企業 Aionics の創設者たちは、同社の AI ツールがそれをスピードアップできると主張している。
「問題は候補者が多すぎて時間が足りないことです」と、Aionicsの共同創業者兼CEOのオースティン・センデック氏は、最近ダラスで開催されたUp SummitイベントでTechCrunchに語った。
電解質とAIの出会い
リチウムイオン電池は3つの重要な構成要素から構成されています。2つの電極があり、片側には陽極（アノード）があり、もう片側には陰極（カソード）があります。電解質は通常、中央に位置し、充放電時に電極間でイオンを移動させる役割を果たします。
Aionicsは電解質に注力しており、AIツールキットを活用して発見を加速させ、最終的にはより優れたバッテリーの開発を目指しています。Aionicsの触媒発見へのアプローチも投資家の注目を集めています。2020年に設立されたパロアルトを拠点とするこのスタートアップ企業は、これまでに350万ドルを調達しており、その中にはUP.Partnersを含む投資家からの320万ドルのシードラウンドも含まれています。
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このスタートアップ企業はすでに、ポルシェのバッテリー製造子会社であるセルフォースを含む複数の企業と提携している。また、エネルギー貯蔵企業のフォーム・エナジー、日本の素材・化学メーカーである昭和電工（現レゾナック）、そしてバッテリー技術企業のキュバーグとも提携している。
このプロセス全体は、企業がバッテリーに求める希望リスト、つまり性能プロファイルから始まります。Aionics社の科学者は、AIを活用した量子力学を用いて、数十億もの既知分子からなる既存データベース上で実験を実行できます。これにより、毎秒1万もの候補分子を検討できるとSendek氏は言います。このAIモデルは、次のシミュレーションの結果を予測する方法を学習し、次の分子候補の選択を支援します。実行されるたびに、より多くのデータが生成され、問題解決能力が向上します。
生成AIの登場
Aionicsは、いくつかのケースにおいて生成AIを導入することで、これをさらに一歩進めています。Aionicsは今年、既存の数十億もの分子に頼るのではなく、既存の電池材料データでトレーニングされた生成AIモデルを用いて、特定の用途をターゲットとした新しい分子を創出または設計し始めました。
同社は、カーネギーメロン大学の加速計算電気化学システム発見プログラムで開発されたソフトウェアを活用することで、その取り組みを加速させています。カーネギーメロン大学の准教授で同プログラムを率いたベンカト・ヴィスワナサン氏は、Aionics社の共同創業者兼チーフサイエンティストです。
Aionics社はまた、OpenAIのGPT 4を基盤とした大規模言語モデルの活用も開始しました。これは、同社の科学者がデータベースに入力する前に、数百万もの候補となる分子を絞り込むのを支援するためです。Aionics社が選定した化学の教科書や科学論文で学習されたこのチャットボットツールは、実際の発見には使用されませんが、特定の用途では役に立たない分子を除外するために科学者が使用できるとSendek氏は説明しました。
これらの教科書で学習させた後、LLMは科学者がモデルに質問することを可能にします。「教科書に話しかけることができたら、何を尋ねますか？」とセンデック氏は言います。しかし、これは人間が科学論文をキュレーションするのと何ら変わりないことをすぐに指摘しました。「これは単に、次世代のインタラクションを提供しているだけです」と彼は言い、チャットボットの学習に使用された情報源を参照することで、すべてが検証可能であると付け加えました。
「私たちの分野にとって良いことは、特定の事実ではなく、設計原則を探していることだと私は思います」と彼はチャットボットの機能を説明しながら語った。
勝者を選ぶ
数十億の候補がスクリーニングされ、わずか数個に絞り込まれると（または生成 AI モデルを使用して設計されると）、Aionics は検証のために顧客にサンプルを送信します。
「最初のラウンドでうまくいかなかったとしても、何度も試行錯誤を繰り返し、最終的に最良の製品が見つかるまで臨床試験を実施します」とセンデック氏は述べた。「そして、最良の製品が見つかったら、製造パートナーと協力して製造規模を拡大し、市場に投入します。」
興味深いことに、このプロセスはセメントのような新しい分野でも利用されています。ヴィスワナタン氏が共同設立し、Aionicsとも提携しているスタートアップ企業Chementは、再生可能電力と原材料を用いて化学反応を促進し、セメントのような排出ガスゼロの製品を製造する方法に取り組んでいます。
キルステン・コロセック氏は、EVや自動運転車から都市型航空モビリティ、車載技術に至るまで、10年以上にわたり交通の未来を取材してきた記者兼編集者です。現在はTechCrunchの交通担当編集者であり、TechCrunchのEquityポッドキャストの共同ホストを務めています。また、ポッドキャスト「The Autonocast」の共同設立者兼共同ホストでもあります。以前はFortune、The Verge、Bloomberg、MIT Technology Review、CBS Interactiveに寄稿していました。
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