要旨: 人工知能（AI）駆動型の材料探索における、構造中心のパラダイムは、何千もの候補構造を提示しながらも、重大な障壁である「合成可能性ギャップ」で停滞しています。我々は、このギャップを埋めるには、原子配置だけでなく、実行可能な合成プロトコルを主要な設計変数として扱う「合成優先パラダイム」への転換が必要だと主張します。私たちは、3つの柱に基づくロードマップを示します: (i) 合成手順を機械可読なプロトコルとして表現すること、(ii) 生成モデルおよび逆設計モデルを活用して、実行可能な反応経路とレシピを提案すること、(iii) 閉ループ最適化を統合して、実験上の現実および持続可能性の制約に対してプロトコルを精緻化することです。プロトコルPから構造X、そして特性yへと至る因果の背骨 P->X->y の観点で捉えることで、本視点は、再現可能でデータ起点の材料探索を加速するための方法論的な構成要素、標準化ニーズ、および自己駆動型実験室（SDL）統合戦略を提示します。
構造を超えて：AI駆動の合成プロトコル・物性関係による材料探索の革新
arXiv cs.AI / 2026/5/4
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要点
- 本論文は、現在の構造中心のAI材料探索が「合成可能性ギャップ」により行き詰まっていると主張しており、予測された原子構造が実際に確実に作れない問題を指摘しています。
- 構成（配置）だけでなく、反応経路やレシピといった実行可能な合成プロトコルを主要な設計変数として扱う「合成ファースト」のパラダイムを提案しています。
- 道筋として、合成手順を機械可読な形で表現し、生成モデル／逆設計モデルで実行可能な合成ルートを提案し、さらに実験結果と持続可能性制約を踏まえたクローズドループ最適化を行うことを挙げています。
- アプローチを因果の連鎖（プロトコル P → 構造 X → 物性 y）として捉え、再現性向上のための方法論の要素、標準化の必要事項、自己運転実験室（SDL）への統合戦略を論じています。
- 総じて、本記事は実世界の合成実現可能性をAIループに組み込み、「データファースト」かつ再現可能な材料探索を加速することを狙う研究の方向性を示しています。
