マテリアルズ・ネクサスのジョナサン・ビーンCEO＆共同創設者 – インタビュー・シリーズ

ジョナサン・ビーンは、マテリアルズ・ネクサスのCEO兼共同創設者です。材料科学の理論的および実践的なエンジニアリングの両方の背景を持つジョナサンは、新しい材料モデリング・プラットフォームの機会をすぐに特定しました。カンブリッジ大学での研究者として、マテリアルズ・ネクサスを設立し、気候危機に対処するための新しい材料の採用を加速しました。

ジョナサンのヨーク大学での博士研究は、多結晶材料のための高度なモデリング技術でした。

マテリアルズ・ネクサスでの役割と並行して、ジョナサンは、グローバル・タレント・メントリングと、王立エンジニアリングアカデミーが運営するリーダーズ・イン・イノベーション・フェローシップのメンターです。彼はまた、トリニティ・カレッジ・カンブリッジで材料科学を教えており、ロンドン・サウス・バンク大学の訪問フェローです。

マテリアルズ・ネクサスは、以前より速く優れた材料を作るためにAIを使用する会社です。

マテリアルズ・ネクサスの設立の背景を共有できますか？会社の設立と、AI駆動の材料発見への焦点がどのように決まったのですか？

最終的に、建造物の限界は、建造物を建てるために使用される材料によって決まります。材料科学を学ぶ動機となりました。カンブリッジ大学での共同創設者ロバート・フォレストと共に研究を行ったとき、研究を速く進めるという欲求が私たちをマシン・ラーニング・アルゴリズムの開発に向かわせました。これがマテリアルズ・ネクサスの技術の基礎となりました。

この研究が世界に良い影響を与えることが明らかでした。採用が加速される必要がありました。同様に、製品の性能は材料によって制限され、我々のネット・ゼロへの進歩も材料によって制限されます。これが私たちを会社設立に駆り立てました。

私たちにとっての原動力は、世界の状態を環境面で、地政学面で、倫理面で改善することです。私たちの目標は、持続可能性と性能の両方に対する需要を満たす新しい材料を設計することで、材料業界を革命的に変えることです。

マテリアルズ・ネクサスにおけるAIが材料発見のプロセスをどのように変革しているか、説明できますか？

AIが薬剤発見のプロセスに影響を与えたのと同様に、AIは材料発見も変革しています。通常、試行錯誤に基づくアプローチから、意図に基づくデザイン・プロセスへの変化です。しかし、薬剤研究とは異なり、元素の周期表全体にわたる複雑さと、より広い検索空間があります。マテリアルズ・ネクサスでは、量子レベルからバルクまでの全長尺度を検討しています。つまり、組成予測のために量子力学を利用し、加工および合成技術もモデル化しています。これにより、材料を物理的に生成するだけでなく、正確に生成することができます。従来、数十年かかっていた研究開発プロセスを数ヶ月で実現できるようになりました。

伝統的な試行錯誤法と比較して、材料開発でAIを使用することの主な利点は何ですか？

材料発見にAIを使用する利点は、速度、コスト効率、持続可能性が主なものです。私たちのAI駆動プラットフォームは、膨大なデータセットを分析し、材料特性を予測できます。すべてが、実験室に入る前に行われます。したがって、プロセスはコスト効率が高く、無駄が少なくなります。実験室での実験が数日かかるところを、数時間で実現できるようになりました。

これにより、新しい材料の「設計」ではなく「発見」が可能になります。特定のニーズに合う組成を検索することができます。たとえば、CO2排出量、コスト、重量などのパラメータを組み込むことができます。

AIと機械学習が材料生産の環境への影響を減らす役割を説明できますか？

AIと機械学習を利用することで、材料発見の新たな機会が生まれます。材料の組成と加工条件を最適化することができます。材料の組成を変更することで、環境への影響を減らすことができます。たとえば、希少な元素を除外したり、組成の割合を減らすことができます。さらに、材料の加工条件、たとえば温度、圧力、または鉱石の純度を最適化することができます。これにより、材料生産の初期排出量を削減することができます。ただし、環境への影響は生産のみに限定されません。優れた材料の適用は、持続可能な技術の開発を促進することで、環境への影響を減らすことができます。

マテリアルズ・ネクサスは、わずか3ヶ月で希少な元素を含まない磁石を開発することができました。どのようにしてこのブレークスルーを達成したのでしょうか？また、この成果の意味は何ですか？

私たちのプラットフォームは、希少な元素を含まない磁石の100万を超える組成を分析することができました。すべてが、実験室に入る前に行われました。したがって、合成段階に進むとき、組成と特性を正確に予測することができました。

この磁石の意味は大きいです。世紀-oldの材料設計プロセスが変わりました。私たちのプラットフォームがさらに発展するにつれて、組成をより迅速に予測することができます。元素の周期表上には、10の100乗の組成があります。可能性は無限です。

AIは、磁石以外の分野でも希少な元素を代替することができますか？

AI駆動の材料発見は、磁石以外の分野でも代替材料を開発することができます。私たちのマシン・ラーニング・アルゴリズムは、任意の材料クラスに適用することができます。現在、合金とセラミックスに焦点を当てており、電気モーター、半導体、超伝導体、水素燃料電池などのグリーン・テクノロジーに重点を置いています。

マテリアルズ・ネクサス、ヘンリー・ロイス研究所、シェフィールド大学の協力は、新しい材料の開発をどのように促進していますか？

イギリスのイノベーション・エコシステムの戦略的パートナーとの協力、たとえばヘンリー・ロイス研究所やシェフィールド大学は、材料科学の専門分野での世界クラスの施設と専門知識へのアクセスを提供します。これらのパートナーシップにより、予測の合成とテストを加速することができます。

どのような分野がAI駆動の材料発見から利益を得ることができますか？また、どのようにして利益を得ることができますか？

AI駆動の材料発見は、すべての材料クラスに影響を与えることができます。マテリアルズ・ネクサスでは、最も難しい、最も高価な材料の開発に焦点を当てています。これらの材料は、最も大きな正の影響を与える可能性があります。エネルギー、航空、スーパーコンピューティング、輸送など、すべての業界が影響を受けることになります。たとえば、エネルギー分野では、より効率的で持続可能な材料の開発を促進することができます。スーパーコンピューティングでは、新しい半導体材料の開発を促進することができます。優れた材料の開発を促進することで、AIは、ほぼすべての業界でイノベーションと持続可能性を促進することができます。

材料科学におけるAIの将来の進歩について、どのような期待がありますか？また、これらの進歩はどのようにしてさまざまな業界に影響を与えるでしょうか？

私たちの仕事は、可能な限りを超えることを続けることです。私たちは、明日の課題に対応するための優れた材料、優れたイノベーションを意味します。未来は、私たちの想像力によってのみ制限されます。

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