Microsoftが量子コンピューターAIを使い20年かかる研究をわずか数日で開発！リチウムバッテリーに変わる新素材発明とは？

マイクロソフトがリチウムに変わる新しいバッテリーの新素材をわずか数日で開発！
これにより、バッテリー価格が格段に安くなり、更に発火の危険性や、燃費や耐久性などあらゆる性能が格段に向上しながら、価格も安くなる未来がやってくる。

この記事の最も重要な点は、量子CPとAIモデルによる画期的な開発にある。
現在の古典CPだと20年以上かかるものを2日で研究できるのだから、簡単に考えても2000億の投資で200兆以上のリターンが見込めるし、逆に核爆弾よりも恐ろしいとも言える。　いずれにしても量子AIの開発がないと、、

Microsoftがバッテリー内のリチウムの約70％を置き換えられる材料をわずか数日で発見、Azure Quantum Elementsを使ったシミュレーションとAIモデルで実行

リチウムイオン電池は、現代社会でスマートフォンや電気自動車などに広く使用される一方で、破裂や火災につながる危険性が指摘されています。2024年1月9日にMicrosoftとパシフィック・ノースウエスト国立研究所(PNNL)は共同で、既存のリチウムイオン電池よりも破裂しにくい可能性のある新たな固体電解質を用いたバッテリー材料を発見したことを発表しました。今回の発見には、Microsoftの量子コンピューティングサービス「Azure Quantum Elements」が用いられました。

記事作成時点で広く使われているリチウムイオン電池は液体電解質であることから、エネルギーの伝導において優れている一方で、破裂して火災を引き起こす可能性があります。また、リチウムイオン電池の需要拡大に伴い、さまざまなメーカーがバッテリー工場を建設していますが、リチウムイオン電池の生産には大量の水やエネルギーが必要なため、環境への悪影響が指摘されています。

さらに、アメリカエネルギー省によると、リチウムイオン電池の需要は2030年までに最大10倍まで高まる可能性があるとのこと。そのため、科学者の間ではリチウムの使用量が少ない次世代のバッテリーの開発が進められています。


2023年にMicrosoftはPNNLの研究チームに対し、高性能計算(HPC)や量子コンピューティング技術、AIを統合したプラットフォームである「Azure Quantum Elements(AQE)」を提供しました。

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PNNLの研究チームはAQEに対し、「リチウムの使用量が少ない電池の材料はどれか」と尋ねました。すると、AQEはただちに3200万通りもの候補を提案。その後研究チームは提案された候補の中から、安定して使用できる可能性のある約50万個の材料をピックアップしました。

さらに研究チームは、それぞれの材料がエネルギーをどの程度伝導するかの推測や、各材料内で原子や分子がどのように動くかをシミュレートしました。また同時に、コストや入手の容易さを含めて、各候補がどの程度実用的であるかの推測も行いました。


研究チームによる選定の結果、最終的に23個までバッテリー材料の候補を絞り込むことに成功。3200万個もの候補の提示から23個への絞り込みにかかった時間はわずか80時間でした。PNNLのスタッフサイエンティスト兼材料科学グループリーダーであるヴィジャイ・ムルゲサン氏は「3200万個もの資料を人間による手作業で調べ上げようとすると、おそらく20年以上を要していました。今回の発見はAIとAQEなしでは成し遂げられませんでした」と述べています。

研究チームは最終的に残った23個の候補の中から、バッテリーとして使用できる可能性の高い候補を1つ合成し、テストを行いました。その際に製造されたバッテリーを用いて、電球や時計に電力を与えることに成功しています。


今回製造されたバッテリーには、従来のリチウムに加え、ナトリウムが使用されています。Microsoftによると、今回発見された新素材は、従来のリチウムイオン電池に比べ、リチウム含有量を最大70％削減できるとのこと。また、液体電解質のリチウムイオン電池とは異なり、固体電解質であることから、安全性が向上しているとされています。

一方で、固体電解質のバッテリーは液体電解質のバッテリーに比べてエネルギー伝導性能が劣ることや、今回発見された材料は、研究チームによる当初の予測よりもエネルギー伝導性能が低いことなどから、今後も研究チームによるテストや微調整が行われることになります。そのため、今回発見された材料を用いたバッテリーが市場に登場するのは、まだ先のことです。


それでも、Microsoft ResearchのMicrosoft Quantum – Redmond(QuArC)グループのリーダーを務めるクリスタ・スヴォア氏は「AIとAQEを用いることで、これまで250年必要だった化学材料研究をわずか20年に圧縮することが可能です」と述べました

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