Georgia TechとMeta、DACの設計・実施を支援するデータベースを構築

2024年05月13日

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米国のGeorgia Tech（ジョージア工科大学）とIT大手のMetaは、DACの設計や実施を支援するツールとなるオープンデータベースを構築したと発表しました。

DACの場合、あらゆる環境や場所の湿度、温度、空気の流れの正確なパラメータを使用して独自の設計が必要であるが、問題点として、それぞれの環境の特定の条件下でCO2を効率的に回収できる材料を見つけることを指摘しています。そのため、このデータベースの目的は、機能する適切な材料を見つける必要があるエンジニアを幅広く支援することとしています。

8,400種類の異なる材料の反応データが含まれ、約4,000万回の量子力学計算を利用しており、この種のデータセットとしては最大かつ最も堅牢としています。また、4,000万回の計算において機械学習モデル（AIモデル）もトレーニングし、数千の材料がCO2とどのように作用するかを正確に予測することができたとしています。

このプロジェクトはOpenDACと名付けられており、研究の成果論文もACS Central Scienceに掲載されています。

The Open DAC 2023 Dataset and Challenges for Sorbent Discovery in Direct Air Capture（2024）
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.3c01629

詳細は以下をご覧ください。

Metaによるプレスリリース
https://ai.meta.com/blog/georgia-tech-opendac-carbon-emissions-direct-air-capture/

OpenDACプロジェクトのサイト
https://open-dac.github.io/index.html

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