NSF AI助成 $200万：AIで超伝導磁石の新材料を設計する「AISuper」（米独DFG連携・DMREF）

米国科学財団(NSF)は、AIで超伝導材料の設計を加速するプロジェクト「AISuper（AI-Driven Design of Superconducting Materials for Magnets）」に約200万ドル（$2,000,000）を交付した（NSF Award 2522891、プログラム：DMREF／NSF-DFG国際連携、フロリダ州、2025年10月開始）。

抄録によれば、本プロジェクトはAI（人工知能）・量子理論・実験合成を組み合わせる変革的アプローチで、新しい超伝導材料の発見を加速する。超伝導体は、MRI装置や高磁場磁石から量子コンピュータ、持続可能エネルギーまで幅広い技術に不可欠である。一方、既知化合物の分析からは、潜在的な超伝導体のうち発見済みはごく一部にすぎないと示唆される。本研究は既知の超伝導体を大幅に増やし、実用に最適化された材料——高い臨界温度・臨界磁場、線材加工のための延性、性能向上のための三次元的な電子構造を持つもの——を同定することを狙う。

技術的には、相補的な2つのAI手法を統合する。第一に、グラフニューラルネットワークに基づく特性予測モデルが、結晶構造から直接、電子-フォノンスペクトル関数・臨界温度・臨界磁場といった超伝導特性を推定する。第二に、確率的フローマッチング(stochastic flow matching)を用いる生成AIモデルが、目標の超伝導特性・機械的特性を備えた、合成可能な新規材料を設計する。両モデルの予測は密度汎関数理論(DFT)で熱力学的安定性・電子構造・超伝導の可能性を評価し、有望候補は高スループット技術で実際に合成・特性評価される。両AIモデルは実験フィードバックで反復的に改良され、理論・シミュレーション・検証を統合する「閉じた発見ループ」を形成する。成功例・失敗例を網羅したオープンアクセスのデータセットも公開し、将来のAI誘導型材料探索の基盤とする。教育面では、学生をAI駆動の材料研究で育成し、K-12教室向けの体験キットを開発してSTEMへの関心を高める。国立研究所・産業界・国際協力機関との連携で、発見の実用化を図る。