# MITの新たなAIツール「SCIGEN」が画期的な材料開発を加速
## 導入
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、生成AIモデルが画期的な新材料を生み出す可能性を高める画期的なツール「SCIGEN」を開発しました。この技術は、量子コンピューティングなどの分野で、これまで発見されていなかった特性を持つ材料の創出を加速させることが期待されています。
## SCIGENとは？
SCIGEN（Structural Constraint Integration in GENerative model）は、拡散モデルとして知られる生成AIモデルが、特定の幾何学的パターンに適合する材料を生成するのを支援するために開発されたコンピューターコードです。このツールは、AIモデルが材料を生成する各反復ステップにおいて、ユーザーが定義した構造的制約を確実に遵守するように設計されています。これにより、研究者は生成AI拡散モデルに幾何学的な構造ルールを与え、それに従って材料を生成させることが可能になります。
### 拡散モデルとSCIGENの連携
AI拡散モデルは、学習データセットからサンプリングすることで、データセットに見られる構造の分布を反映した構造を生成します。SCIGENは、これらの構造生成プロセスにおいて、構造ルールに合致しない生成をブロックする役割を果たします。これにより、AIがより安定した、目的の特性を持つ材料を効率的に探索できるようになります。
## 画期的な発見と将来性
SCIGENを用いた研究では、アルキメデス格子を持つ1000万以上の材料候補が生成され、そのうち100万が安定性スクリーニングを通過しました。さらに、オークリッジ国立研究所のスーパーコンピューターを用いて、26,000の材料サンプルを詳細にシミュレーションした結果、その41%に磁性が発見されました。このサブセットから、研究者たちはこれまで未発見だった2つの化合物、TiPdBiとTiPbSbを合成し、その特性がAIモデルの予測とほぼ一致することを確認しました。
論文の筆頭著者である岡部氏は、「量子特性を生み出すことが知られているこれらの構造を取り入れることで、大きな潜在的影響を持つ新材料を発見したかった」と述べています。特定の幾何学的パターンを持つ材料が興味深いことはすでに知られており、そこから始めるのは自然な流れであるとしています。
この研究は、米国エネルギー省、国立エネルギー研究科学計算センター、国立科学財団、オークリッジ国立研究所の支援を受けて行われました。
## まとめ
SCIGENは、AIによる材料科学研究に新たな道を開くものであり、量子コンピューティングやその他の先進技術に必要な、これまでにない特性を持つ材料の発見を大幅に加速させる可能性を秘めています。この技術のさらなる発展により、未来の産業や技術革新に多大な貢献が期待されます。
[元記事](https://news.mit.edu/2025/new-tool-makes-generative-ai-models-likely-create-breakthrough-materials-0922)
