New Computing Method Speeds Up Discovery of Renewable Energy Materials
新しい計算手法が再生可能エネルギー材料の発見を加速
The transition to renewable energy hinges on finding advanced materials for batteries and solar cells.
再生可能エネルギーへの移行は、電池や太陽電池のための先進的な素材を見つけられるかどうかにかかっています。
By leveraging Artificial Intelligence (AI) and machine learning, researchers can now screen thousands of chemical candidates computationally.
人工知能（AI）と機械学習を活用することで、研究者は今や数千もの化学候補を計算上で選別できるようになりました。
This approach uses high-throughput virtual screening and Density Functional Theory (DFT) to model atomic structures with high precision.
この手法では、ハイスループットなバーチャルスクリーニングと密度汎関数法（DFT）を用いて、原子構造を高精度でモデル化します。
Furthermore, 'self-driving' labs, which combine AI with robotics, can test these materials 24/7 without human intervention.
さらに、AIとロボット工学を組み合わせた「自動運転」ラボでは、人間の介入なしで24時間365日、これらの素材をテストできます。
