2023.09.09 2023.09.23

TEDx要約:未来の材料を30秒以内で発見する…

marugotoyoten

ドクター・テイラー・スパークスが「未来の材料を30秒以内で発見する… | テイラー・スパークス博士 | TEDxSaltLakeCity」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

ドクター・テイラー・スパークス

３つの要点

要点１
材料は文明の進展において重要な役割を果たしてきた
要点２
重要なエンジニアリング材料は偶然の発見から生まれることもある
要点３
材料の発見は遅くて複雑なプロセスであり、新たな材料を見つけるには時間がかかる

要約

タイトル1:文明における材料の重要性
歴史を通じて、人類は常により良い材料を求めてきました。これらの材料は文明の進展において重要な役割を果たしてきました。木や石で作られた原始的な道具の使用から、銅、鉄、鋼などの金属の発見まで、材料は技術革新をもたらしました。今日、プラスチック、セラミック、半導体など、さまざまな材料が利用可能です。しかし、これらの進歩にもかかわらず、新しい先進材料の発見が必要な多くのエンジニアリングの課題がまだ残っています。

タイトル2:偶然の発見
驚くかもしれませんが、多くの重要なエンジニアリング材料は実際には偶然に発見されました。ステンレス鋼からゴムタイヤ、瞬間接着剤から超伝導体、さらにはあの有名な青い錠剤まで、これらの材料は偶然によって見つかりました。最初に緑色の岩を熱い火に入れて銅を発見した最初の人を考えてみてください。時には、最も画期的な発見は私たちが最も予期しない時に起こります。

タイトル3:発見の遅くて複雑なプロセス
材料の発見における伝統的なアプローチは遅くて効率の悪いプロセスでした。例えば、トーマス・エジソンは長持ちする電球のフィラメント材料を探すために6,000種類以上の植物繊維を試験しました。このエジソン式のアプローチは、高スループットテストと組み合わされ、まだ新しい材料を発見するための主要な方法です。しかし、可能性の数が膨大であり、偶然に頼ることが制約となっています。特定の用途に適した材料を見つけるには、数年または数十年かかることがあります。

タイトル4:材料情報学と機械学習の力
2011年には、材料ゲノムイニシアチブが導入され、より速く、低コストで新しい材料を開発・展開することが目標とされました。最初はシミュレーション実験に焦点が当てられましたが、このアプローチには限界がありました。そこで登場したのが機械学習です。機械学習は、データとパターンを利用して材料の特性を迅速に予測することができます。これにより、遅い計算や偶然の発見に頼る必要がなくなりました。機械学習はさまざまな分野で有望な結果を示し、新しい材料の発見や技術の進歩をもたらしています。材料科学者やエンジニアにとって、新たな可能性が広がったのです。

▼今回の動画