AIで新材料を発見する「AI材料研究所(AI-MI)」 ― NSF AI助成 $600万（コーネル大）

米国科学財団(NSF)は、コーネル大学が主導する「NSF AI材料研究所(AI Materials Institute, AI-MI)」に約600万ドル（$6,000,000）を交付した（NSF Award 2433348、プログラム：AI Research Institutes／NSF-Intel半導体連携、期間2025年10月〜2030年9月）。

1材料探索を阻む知識とデータの分断

抄録によれば、新しい・優れた特性を持つ材料の探索は社会的課題の核心にあるが、実験能力やデータが拡大しても「知識・データに起因する課題」が予測駆動の材料発見を妨げている。AI-MIは、材料発見を通じて基盤的AIを既存アルゴリズムの限界の先へ進めると同時に、持続可能エネルギー・電子・環境保全・量子技術に不可欠な次世代材料の発見を加速する。

計算機科学・材料・データ科学の研究者が結集し、データ生成・AI推論・迅速な実験フィードバックを密に統合することで、発見サイクルを数ヶ月から数日へ短縮し、再現・再利用可能なワークフローをコミュニティに提供することを狙う。

2オープンなクラウド基盤 AIMS-EC

中核となるのが、オープンなクラウド基盤「AIMS-EC（AI Materials Science Ecosystem）」だ。科学に使える大規模言語モデルと、多モーダルデータ（実験測定・シミュレーション・画像・文献）を結合し、研究者が自然言語で問い合わせると、データに根ざした透明な回答が得られる。予測・説明・実験設計を一つのインターフェースに統合する構想だ。

具体的応用として、堅牢な量子ビットに適した二次元モアレ構造の探索、新規超伝導体の設計指標の学習、持続可能な機能性ソフト材料の発見、マイクロプラスチック除去のための機能性ペプチドの同定、さらに自走式ラボ(self-driving labs)による材料合成の最適化を挙げる。あわせて、AIと材料科学を横断する教育プログラムと人材育成を全教育段階で展開する。

3分野によって助成の大きさが違う

2026年9月1日時点で当サイトが保持するNSFのAI関連助成120件を、連邦支援分類（CFDA）で分けて交付額の中央値を見ると、コンピュータ・情報科学が400万ドルで最も大きく、統合活動が243万ドル、教育・人材育成が199万ドル、技術・イノベーションが150万ドルと続きます。

件数が最も多いのは教育・人材育成の26件ですが、1件あたりではコンピュータ・情報科学が倍以上です。計算資源や大規模な研究基盤を伴う分野は金額が大きくなり、人を育てる分野は件数で広がります。件数と金額は別々の広がり方をしています。