拓海さん、最近うちの若手が「高圧水素化物の超伝導が熱い」と言うんですが、何をどうすればいいんですか。正直、論文の英語は読むだけで疲れます。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、順を追って整理します。要点は三つだけで、まず理論計算で候補を大量に評価していること、次に機械学習で評価を速めていること、最後に力場で構造最適化を手早く行っていることです。
それって要するに、全部実験で一個ずつ確かめるんじゃなくて、まずコンピュータで候補を絞るということですか？投資対効果は良くなるんでしょうか。
まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つで整理すると、1) 計算（DFT）で多くの候補を評価する、2) グラフニューラルネットワーク（GNN）で臨機応変にTc（臨界温度）を予測する、3) 学習済みの力場で構造を素早く最適化して費用を下げる、です。
専門用語が出てきました。DFTって何でしたっけ？GNNってどういうイメージで使うんですか。現場からは「本当に実装できるのか」と聞かれています。
素晴らしい着眼点ですね！density functional theory (DFT) 密度汎関数理論は、物質の電子の振る舞いを数式で評価して性質を予測する手法です。graph neural network (GNN) グラフニューラルネットワークは、結晶をノードとエッジのネットワークとして扱い、構造から性質を学ぶAIです。
これって要するに「高精度だけど遅い計算（DFT）を使ってデータを作り、早いAI（GNN）で同等の判断を素早くできるようにする」ということですか。もしそうならやり方は理解できますが、精度が落ちるのが心配です。
その不安は当然です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。論文ではまず約900の候補についてDFTで精密評価を行い、122の安定かつ高いTcを示す構造を見つけています。次にそのDFT結果を学習データにしてGNNを訓練し、未知構造のTc予測を行って精度と速度のバランスを取っています。
それをうちの事業に置き換えると、どの段階で投資を抑え、どの段階で人を投入すれば良いんでしょうか。実装ロードマップのイメージが欲しいです。
良い質問です。要点を三つでお答えします。第一に、最初は小規模なDFT評価で信頼できるデータセットを作るべきです。第二に、そのデータでGNNを学習させて広い候補空間を素早くスクリーニングします。第三に、最終候補だけを実験や高精度計算に回して投資効率を高めます。
なるほど、要するに「まずは小さく始めて、AIに学習させてから拡大投資する」ということですね。分かりました、うちの若手にこの順序で提案してみます。本日はありがとうございました。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日のポイントを社内で共有する際は、「まず信頼できる少量のデータでモデルを作り、モデルで候補を絞ってから投資する」と伝えてください。それだけで議論が前に進みます。
