AIエージェントで衛星・原子炉向け耐放射線材料の開発を加速（Scientists Are Speeding Up the Development of “Rad-Hard” Materials for Satellites, Nuclear Reactors）

米国エネルギー省傘下のパシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）の研究チームは、人工知能（AI）エージェントを連携させ、人工衛星や原子炉で使用する放射線耐性半導体の評価を迅速化する手法を開発した。宇宙空間では銀河宇宙線や重イオンなどの高エネルギー粒子が電子部品に損傷を与え、メモリーの破損や機器の誤動作を引き起こす。研究チームは、窒化アルミニウムガリウムと窒化ガリウムを積層した半導体チップを対象に、イオンビーム照射試験のデータを解析した。原子プローブトモグラフィーや走査透過電子顕微鏡などから得られる大量の測定結果を、実験解析、研究計画、計算シミュレーションを担当する複数のAIエージェントが連携して統合する仕組み「SciLink」を活用した。その結果、従来は数日から数週間かかっていた分析を数時間で実施でき、損傷原因に関する仮説の検討や追加実験の提案も可能になった。一方、研究者による結果の検証と監督は不可欠とされる。この手法は、放射線耐性材料の評価期間を短縮し、人工衛星の長寿命化や原子炉用電子部品の信頼性向上につながると期待される。