AI時代における持続可能な材料探索：ML-LCA統合フレームワークの提案

要約

現在のAIを用いた材料探索は性能を優先し、環境負荷の評価が後回しになるため非効率である。本論文は、機械学習とライフサイクルアセスメント（LCA）を統合した「ML-LCA」環境を提案する。原子レベルの設計と産業規模の環境影響を同時に最適化することで、偶然ではなく設計段階から持続可能な材料の発見を目指す。

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