研究では、ガスクロマトグラフィー質量分析（GCMS）の実験データをもとに、ビチューメンやバイオオイルなどの複雑な混合物をできるだけ少数の代表的な分子で表現する方法を提案しました。
これにより、人間の経験や勘だけに頼らず、機械学習が実験データから自動的に最適な分子選択を行ってくれます。
さらに、その代表分子を使って分子動力学シミュレーションなどを行うことで、「どのような組成がひび割れを起こしにくいか」「自己修復機能を最大化するための分子構造は何か」といった疑問に、従来よりも高速かつ精密に答えを得られるようになっています。
こうしてAIの助けを借りて誕生したのが、自己修復機能を持つアスファルトです。
鍵となるのは、髪の毛よりも小さな植物由来の「胞子」にリサイクル油を詰め込み、アスファルトの中に埋め込む技術です。
道路表面に微小なひび割れが入ると、この胞子から放出される油がビチューメンを柔らかくし、亀裂を自動的に“縫い合わせる”ように補修します。
さらに、バイオマス廃棄物や褐藻類、食用油などを有効活用できる点も注目すべき特徴です。
石油への依存度を下げながら、環境にやさしいインフラを実現する可能性があるのです。
研究者たちはAIの出力した設計図に従って、自己修復アスファルトのプロトタイプを作成し、性能テストに臨みました。
アスファルトに内包された胞子が開き、わずか1時間でひび割れが自己修復された
AIが設計したアスファルトは本当に自己修復ができるのか？
研究者たちは実際に性能テストを行ってみました。
結果、この自己修復アスファルトが1時間以内に目に見えないほどの小さな亀裂を完全に修復できることが確認されています。
またサンプルを一定の負荷や温度変化にさらしたところ、通常のアスファルトよりも亀裂の進行を抑制でき、数十％程度道路寿命が延びる可能性が示唆されました。
