AIブームは、半導体とデータセンターが性能、熱管理、電気効率の物理的限界に近づいているため、材料課題を生んでいます。Syensqo CTOのMike Finelliは、AIが"半導体とデータセンターを物理的限界に追い込んでいる"と述べ、高温耐性、純度、電気的性能、長期安定性を兼ね備えた材料への需要を促進しています。

Syensqoは、高電圧データセンターアーキテクチャ、半導体製造のための先進シール、および直接浸漬冷却用の流体を含む熱管理ソリューションを開発しています。電気自動車のイノベーションは、データセンターのより高電圧とエネルギー密度の要求に対応するため横断的に適用されています。Finelliは、研究の最初から環境配慮を統合することで、性能と持続可能性のトレードオフを排除することを強調しています。

AIもまた材料発見を変革しています。SyensqoはAIエージェントを使用して、数百万の分子組み合わせをデジタル合成し、性能を予測し、実験室テストの候補を絞り込みます――"より広く、より深く、より速く"。Finelliは、AIがAIインフラ向けにより良い材料を開発し、より良いAIを可能にし、さらに材料発見を加速させる"加速材料、材料イノベーションの好循環"を視野に入れています。