ビル・ゲイツ氏、AIの進歩による太陽光発電の効率化と核融合エネルギーの展望を語る

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必要な蓄電池がないことが、太陽光発電が私たちを救う究極のエネルギー源になることを妨げてるんですわ。ほとんどの場所で、できるだけ早く太陽光発電を増やすべきなんですが、実際のところ送電網の容量に制限されてるんです。わたし自身、太陽光発電が大好きでして、効率も最初は10%程度やったんが、今では20%台まで上がってきてます。特にプロフェッサー・ガイドの指導のもと、今後10年ほどで新しいアプローチによって40%くらいまで上がる可能性があるんです。
ただ、24時間の蓄電の問題だけやないんです。リチウムイオン電池は今後ナトリウム電池などで24時間の問題は解決できるかもしれませんが、中西部で寒冷前線が来たときのように、10日から12日間続く期間があるんです。これまでに作られた全ての電池、つまり全ての車やコンピューター用の電池を合わせても、1日分の電力も蓄えられません。年に1回しか使わない電池、つまり特別な事態のために充電して置いておくだけの電池というのは非常にコストが高いんです。年間365回使える設備の価値を1回しか得られないわけですから。
季節的な変動や悪天候による問題は、特に家庭の暖房に使われる電力を止めたくない場合、人々が考えてる以上に複雑なんです。今日の電気は長距離を移動せず、ほとんどが使用場所の近くにある石炭か天然ガス発電所から来てます。送電に関しても確かにかなりワクワクするような革新がありますが、やっぱりミックス型にせなあかんのです。
特に日本みたいな国を見ると、ほとんど太陽光発電のポテンシャルがなく、風力発電でさえ多すぎたり少なすぎたりする期間があります。アメリカは非常に恵まれていて、素晴らしい風力と太陽光資源があります。今、これらのオープンモデルでエネルギーシステムがどうなるかをモデル化して、いつ実現できるかを見極めようとしてます。多くの目標が十分に練られていないんです。私たちが望むよりも難しくなるでしょう。
以前もちょっと触れましたが、核分裂と核融合が必要な理由の一つは、太陽光、風力、水力といった素晴らしい再生可能エネルギーには制限があるからです。水力発電は24時間の発電が少しはできますが、発電できる時とできない時があって、蓄電も課題なんです。あなたと私は一緒に核融合に投資してきましたが、その希望と可能性について少しお話ししましょう。
核融合は、ウランのような大きな原子を分裂させてエネルギーを得る方法で、小さな原子、主に水素を結合させてエネルギーを放出します。周期表の真ん中が最も安定していて、その質量減少から相対論的なエネルギーが得られるんです。核融合は非常に難しく、太陽の中心のような何百万度という温度が必要で、それはプラズマ物理学の領域です。今ではAIツールを使ってこれらを研究していて、様々な技術があります。
Commonwealth Fusion Systemsが使用してるトカマク方式が、今から10年後という最も信頼できるスケジュールを持っています。他のほとんどは15年くらいかかるでしょう。でも、いずれ核融合エネルギーは極めて安価になり、核分裂のような廃棄物の問題もありません。それらの問題は解決可能だと思います。全てが完璧に進めば6年くらいの時間枠なので、私はそこに投資してるんです。
社会全体として、より多くの資金が投入されているにもかかわらず、安価な電力の価値が社会にとって非常に基本的なものであることを考えると、核分裂と核融合への投資は依然として不十分です。誰かが水不足だと言っても、実際には水はたくさんあって、その水を移動させて淡水化するのにエネルギーが必要なだけなんです。エネルギーが安ければ、世界中どこでも無限の素晴らしい水が手に入りますが、現在のエネルギーは大規模にそれを行うには高すぎるんです。
リサイクルにしても同じです。水素は少し例外ですが、原子は地球から出て行きません。全て存在しているんです。物を元の状態に戻すためのエネルギーコストが高すぎるから、できないだけなんです。
TerraPowerは、核分裂廃棄物を燃料として使用し、相乗効果を得る素晴らしい方法の一つですね。2006年に核融合企業のTerraPowerが設立されて、もう長いこと取り組んでこられました。
現在のAIに関する公の議論で面白いのは、電力コストによって気候変動が加速するんじゃないかという心配です。多くの人が気づいていないのは、AIを使って気候問題の解決にも役立てられるということです。より多くの知能をさまざまな問題に適用できれば、気候変動対策に役立つはずです。この分野についてどう考えておられますか？
追加の電力負荷は確かにありますが、それは10%程度の追加に過ぎません。グリーン会計の方法に少し課題をもたらすでしょうね。AIバックエンド容量のゴールドラッシュは今後8年ほど続くので、核分裂と核融合がもっと早く実現できればいいんですが、2030年代の電力供給には核分裂でさえも控えめな貢献しかできないでしょう。
AIの価値は科学的な問題を解決することにあります。植物をより生産的にする方法、光合成のモデル化、植物の遺伝子を変えて生産性を2倍にする方法など、これは非常に深遠な進歩です。光合成効率の向上は、かなり先の話なので、財団が主要な資金提供者となっています。それが実現可能だと示せれば、他の人々も参入してくるでしょう。
材料科学やバイオロジーにおけるAIは、巨大な加速装置のようなものです。ゼロ・グリーンプレミアムの達成が最も難しいと思われるグリーン製品について、AIツールがイノベーションの全ての道筋を加速するので、その困難さを見直す必要があります。
実際、私が考えていることの一つは、大規模学習機械のトレーニングには大きな電力コストがかかりますが、いったんその知能を手に入れれば、それを気候変動対策に応用することで、炭素やその他の分野で何倍もの節約効果が得られるはずです。その倍率が最終的にどうなるかはわかりませんが、確実にあると思います。
その通りです。確かにAIが全体としてプラスの貢献をしたとしても、1.5度を超えないという目標のように、全ての分野、全ての国でのスケールアップの困難さから、いくつかの目標は達成できないでしょう。しかし、破滅的な暖温化は避けられるはずです。特に貧しい国々では、ある程度の適応が必要になるでしょう。