東京理科大学、AIが触媒設計の活性と安定性の両立を学習・提案する手法を開発

2026年7月19日

Science Tokyo / Mirage News 日本

概要

東京理科大学の研究チームは、高活性と高安定性という相反する特性を両立させる触媒をAI支援で設計する新手法を開発しました。AIはパターンを学習し、高効率な触媒構造を自律的に提案。この成果は、バッテリー材料、化学触媒、その他産業向け先端材料の逆設計を加速し、希少資源への依存を減らす上で重要な一歩となります。

詳細

主要成果

東京理科大学の研究チームが、AIを活用して触媒設計における長年の課題であった「高活性と高安定性の両立」を実現する手法を開発しました。AIは複雑なパターンを学習し、これら二つの重要な特性をバランス良く備えた有望な触媒構造を自律的に提案することに成功しました。

技術・臨床詳細

研究チームは、機械学習モデルを訓練するために、既存の触媒に関する膨大なデータセットと物理化学的特性の情報を活用しました。AIは、触媒の活性と安定性に影響を与える構造的特徴、元素組成、電子状態などの複雑な関係性を学習。その結果、AIは以前に有望とされた触媒構造に酷似した、またはそれを凌駕する可能性のある新規構造を提案することができました。このAI支援型アプローチは、従来の試行錯誤による方法と比較して、設計サイクルの劇的な短縮を可能にします。特に、触媒開発は膨大な実験と試作を必要とするため、AIによる設計候補の絞り込みは研究効率を大きく向上させます。

背景・業界文脈

触媒は化学産業、エネルギー産業において不可欠な材料であり、反応効率の向上や環境負荷の低減に大きく貢献します。しかし、高活性と高安定性という二つの目標はしばしばトレードオフの関係にあり、これを同時に達成する触媒の設計は極めて困難でした。また、特定の触媒には希少な貴金属が使用されることが多く、持続可能性とコスト削減の観点からも、より効率的な触媒開発手法が求められていました。今回のAIによる設計支援は、これらの課題に対する強力な解決策となるものです。

今後の展望

このAI支援触媒設計手法は、バッテリー材料、燃料電池、化学合成プロセスなど、幅広い分野での応用が期待されています。特に、逆設計への重要な一歩として、目標とする機能性から材料構造を「逆算」して設計する能力は、希少資源への依存を減らし、より持続可能な材料開発を促進します。将来的には、AIが完全に自律的に触媒を発見し、最適化する「自律走行型ラボ」の実現に向けた基盤技術となる可能性を秘めています。

元記事: https://www.scitech.tokyo/news/ai-catalyst-discovery/

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