Microsoft は、AI および HPC サービスのおかげで、より優れた新しいバッテリーの製造を支援しています

Microsoft は、これまで AI を中心とした企業でした。 Microsoft が Copilot for Windows などのソフトウェア製品に AI の追加を推進していることは、ほとんどの人が知っています。ただし、Microsoft は科学研究向けの AI サービスも提供しています。同社は今週、新しくより優れたリチウム電池を製造するためのプロジェクトにおいて、ワシントン州リッチランドのパシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）と提携すると発表した。

ブログ投稿の中で、Microsoft は、Azure Quantum チームが AI とハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) リソースを使用して、PNNL による新しいバッテリー材料の作成を支援したと述べています。 Microsoft の AI システムは、この新しいバッテリーに使用できる 500,000 の安定した材料をわずか数日で見つけるプロセスをスピードアップするのに役立ちました。

マイクロソフトは次のように述べました。

AI は高速かもしれませんが、完全に正確というわけではありません。次のフィルター セットは HPC を使用しました。HPC は高精度を提供しますが、多くの計算能力を消費します。そのため、少数の候補材料セットに適したツールになります。最初の HPC 検証では、密度汎関数理論を使用して、各材料のエネルギーを、その材料が取り得る他のすべての状態と比較して計算しました。次に、AI と HPC を組み合わせた分子動力学シミュレーションにより、各材料内の原子と分子の動きを分析しました。

HPC を使用することで、Microsoft と PNNL は、考えられるバッテリー材料のリストをわずか 150 の候補にまで絞り込みました。 HPC を引き続き使用して、可用性、コスト、その他の要素などのフィルターを追加することでリストをさらに削減しました。最終的に、AI と HPC の組み合わせにより、Microsoft と PNNL はわずか 80 時間でバッテリー材料リストをわずか 18 候補にまで絞り込むことができました。

その結果、PNNL はバッテリーのプロトタイプに適した材料を見つけるのにかかる時間を大幅に節約することができました。最終的には、リチウム、ナトリウム、その他の元素を組み合わせた材料が誕生しました。 PNNLによれば、この新素材により、一般的なバッテリーで使用されるリチウムの量を最大70パーセント削減できる可能性があるという。