IBM、新物質の発見を加速する分子構造の自動設計に向けたAIプラットフォーム「MolGX」を発表

　全く新しい分子構造の設計を迅速かつ多様な方法で自動化するIBMのクラウドベースの分子逆設計プラットフォーム「Molecule Generation Experience（MolGX）」は、人工知能の活用を目指すIBMの「Accelerated Discovery Strategy」の一環として開発された。 ハイブリッドクラウドと自動化、さらには量子コンピューティング技術を駆使して、科学的手法を強化し、新物質の探索を10倍から100倍のスピードで加速させる。

　IBMは、新材料の発見は工業製品の開発の原動力であり、組織工学から創薬、持続可能な材料の発見まで、人間が発見するのを待っている化合物はまだ何千もあるが、材料構造の組み合わせを設計するための化学空間は、人間の科学者の能力を超えた広大すぎるものであり、人工知能の助けを借りれば、探査のペースを加速させることができると述べている。

　IBMは分子の逆設計を加速するために新しい分子世代の人工知能モデル技術を使用するためにMolGXを開発し、研究者は、人工知能が存在しない風景や肖像画を描くことができるように、これらの世代のモデルはまた、必要な化学的性質に応じて、分子構造を構築するために使用することができるが、溶解度や水の熱性などの世代のモデルを生成するためのパラメータに基づいてすることができるので、言及した特定の化学的性質を持つ分子構造は、パラメータに基づいて生成することができる。

　MolGXは3つの主な特徴を持っている。 まず、MolGXはアルゴリズムベースの符号化および構造生成手順を使用しており、他のデータ駆動型アプローチとは異なり、大規模なデータセットを使用した事前学習が不要で、タスクに伴う学習コストがかからない。 MolGXの第三の特徴は、階層的なデータ構造と、柔軟で直感的な操作を可能にする明確なユーザーインターフェースを提供することである。

　人工知能やハイブリッドクラウド技術の発展により、MolGXのような技術が開発され、より効率的で費用対効果の高い材料開発が可能になった。 また、固定概念にとらわれることなく、新素材の革新的な開発を可能にする。