AI時代における持続可能な材料探索

要約

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傾向がある。本論文は、原子レベルの設計とライフサイクルアセスメント（LCA）を統合した「ML-LCA」フレームワークを提案する。データ抽出や多目的最適化を通じて、性能と持続可能性を同時に追求し、設計段階から環境に配慮した材料開発の実現を目指す。

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