抄訳
アルミニウムナノ粒子は高いエネルギー密度をもつ一方、表面の酸化膜が反応を制限します。本研究では、複数のAIエージェントが専門家の監督下で機械学習ポテンシャルの開発・検証を支援する「MLP Copilot」を構築しました。約80回の能動学習で88,833個の原子配置を収集し、第一原理計算に基づくモデルを用いて酸化過程を解析しました。その結果、酸化膜は単なる障壁ではなく、温度に応じて反応を調節する「門番」として働くことが分かりました。1,500 Kでは一時的なナノチャネルを通じて酸化が続く「呼吸モード」、2,000 Kでは膜の破裂により酸化が加速する「破裂モード」が現れました。また、調べた条件では、アルミニウムの外向き輸送が主要な物質輸送経路であることを示しました。本成果は、ナノ粒子の反応制御と、人とAIが協働する材料研究の発展につながると期待されます。