- ジェネレーティブAIソフトウェア（例：GPT-4）は一般の想像力を捉えているが、AIの真の潜在能力を引き出すために必要なハードウェアは遅れている。
- コンピュータアーキテクチャにおける「メモリウォール」と呼ばれる現象があり、ハードウェアのメモリコンポーネントがAIにおける実際のボトルネックであると考えられている。
- AIモデルが複雑化するにつれ、高帯域幅メモリが必要とされ、次世代メモリへの需要が増加する可能性がある。
- トランジスタ数が約18か月から2年ごとに倍増する「ムーアの法則」に関連して、TSMCやIntelなどの企業がサブナノメートル技術に取り組んでいる。
- 物質科学とテクノロジーの交差点において、新しいガラス製品やAI技術が革新をもたらす可能性がある。
- 材料や製品の評価を目的とした多様な実験サービスを提供するInfinita Labは、革新の主要なボトルネックである切り札装置へのアクセスを支援している。
- ジェネレーティブAI技術は、材料科学においても大きな潜在能力を持っており、AIが研究開発をより効率的かつ最適な方法で推進する可能性がある。
この記事では、AI技術の進化が材料科学分野にも大きな影響を与える可能性が示唆されています。特に、次世代メモリやサブナノメートル技術の進展がAIの真の潜在能力を引き出すために重要であると述べられています。また、物質科学におけるR&Dプロセスには独自の課題があることが指摘され、Infinita Labのような企業が切り札装置へのアクセスを民主化することで、革新を促進していることが強調されています。