論文の概要: Atoms to Processes: The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Chemical Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02014v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 16:39:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.296661
• Title: Atoms to Processes: The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Chemical Engineering
• Title（参考訳）: Atomからプロセスへ: 化学工学における人工知能と機械学習の役割
• Abstract要約: コンピューティング、データ可用性、学習アルゴリズムの進歩により、AI/MLメソッドは、原子スケールのシミュレーション、材料と触媒の発見、輸送と熱力学、分離、プロセスシステムエンジニアリング、産業オペレーションにまたがるアプリケーションに影響を及ぼすことができた。 ドメイン全体にわたって、統一的な傾向は、純粋なブラックボックスアプローチからハイブリッドおよび物理インフォームドフレームワークへの移行である。 AIとMLは、化学工学のコア原則を置き換えるものではなく、それらを増幅している、と結論付けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0985310538072985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid maturation of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has catalyzed a profound shift in how chemical engineering problems are formulated, analyzed, and solved. Advances in computing, data availability, and learning algorithms have enabled AI/ML methods to impact applications spanning atomic-scale simulations, materials and catalyst discovery, transport and thermodynamics, separations, process systems engineering, and industrial operations. This article provides a perspective on recent methodological developments and representative applications, emphasizing how AI/ML tools are being integrated with first-principles models to address challenges of predictive accuracy, data scarcity, extrapolation, interpretability, and model lifecycle management. Across domains, a unifying trend is the move away from purely black-box approaches toward hybrid and physics-informed frameworks that explicitly respect conservation laws, thermodynamic consistency, and known structural constraints. These approaches not only improve robustness and reliability, but also enable meaningful human-AI collaboration by providing information at an appropriate level of abstraction for the task and decision context. We conclude that AI and ML are not replacing the core principles of chemical engineering; rather, they are amplifying them. As the field advances toward increasingly autonomous, adaptive, and sustainable systems, the thoughtful integration of AI/ML with first-principles understanding and domain expertise will be essential to realizing their full potential across both research and industrial practice.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の急速な成熟は、化学工学の問題を定式化し、分析し、解決する方法に大きな変化をもたらした。 コンピューティング、データ可用性、学習アルゴリズムの進歩により、AI/MLメソッドは、原子スケールのシミュレーション、材料と触媒の発見、輸送と熱力学、分離、プロセスシステムエンジニアリング、産業オペレーションにまたがるアプリケーションに影響を及ぼすことができた。 この記事では、予測精度、データの不足、外挿、解釈可能性、モデルライフサイクル管理といった課題に対処するため、AI/MLツールが第一原理モデルとどのように統合されているかを強調する。 ドメイン全体にわたって、統一的な傾向は、保存法則、熱力学的一貫性、既知の構造的制約を明示的に尊重する、純粋にブラックボックスアプローチから、ハイブリッドおよび物理学インフォームドフレームワークへの移行である。 これらのアプローチは、堅牢性と信頼性を向上するだけでなく、タスクと意思決定コンテキストの適切な抽象化レベルで情報を提供することによって、有意義な人間とAIのコラボレーションを可能にする。 AIとMLは、化学工学のコア原則を置き換えるものではなく、それらを増幅している、と結論付けています。 分野が自律的で適応的で持続可能なシステムへと進化するにつれ、AI/MLと第一原理の理解とドメインの専門知識との思慮深い統合は、研究と産業の両方において、その潜在能力をフルに実現するために不可欠である。

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