
サイエンス
「未知の半導体」を逆算して生み出す。AIが覆した材料開発の常識
フリンダース大学とハリファ大学の共同研究チームは、次世代半導体材料の探索におけるボトルネックを打破するため、ベイズ最適化を用いた「スマート材料発見エンジン」を開発した。このエンジンは、膨大な化学空間からガリウムベースの新規半導体を効率的に逆設計し、特定のバンドギャップを持つ材料を高速で特定可能であり、材料科学に新たなパラダイムをもたらす。
別名: Inverse-design
トポロジー最適化技術の一種で、設計者が直感で構造を決めるのではなく、目標とする性能(光の出力パターンなど)を定義し、それを実現するための最適な材料配置を計算機アルゴリズムに探索させる手法。ナノフォトニックデバイスにおいて、複雑な光の干渉を制御する微細構造の設計に不可欠な技術となっている。

フリンダース大学とハリファ大学の共同研究チームは、次世代半導体材料の探索におけるボトルネックを打破するため、ベイズ最適化を用いた「スマート材料発見エンジン」を開発した。このエンジンは、膨大な化学空間からガリウムベースの新規半導体を効率的に逆設計し、特定のバンドギャップを持つ材料を高速で特定可能であり、材料科学に新たなパラダイムをもたらす。

人工知能(AI)技術の急速な発展と普及に伴い、それを支えるデータセンターの莫大な電力消費と、巨大なサーバー群を冷却するための環境負荷が世界的な課題として浮上している。こうした中、オーストラリアのシドニー大学のSydney […]