　同技術では、アトモニアのアンモニア合成シミュレーションデータを基に、富士通のHPCでさまざまな量子化学シミュレーションを実行する。そこから得られた、触媒材料を組成する原子配置の構造、化学元素の種類や比率などの膨大な教師データをAIに学習させて、未知のデータを予測するAIシミュレーションモデルを構築した。

　さらに、同モデルから生成した、1万を超えるアンモニア合成触媒候補のシミュレーションデータに富士通の因果発見技術を適用することで、触媒に適した化合物の性質を推定し、触媒候補データの絞り込みに活用している。これにより、これまで多くの時間と労力を要していた触媒候補の探索期間を従来の半分以下に削減できた。

量子化学シミュレーション高速化技術の概要［クリックで拡大］出所：富士通

　2022年4月から、アンモニアの触媒探索を共同で研究してきた両社は、今後、同技術により選定したアンモニア合成触媒候補の有効性を検証し、水と空気と電気で、クリーンにアンモニアを合成する手法の確立を目指す考えだ。

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