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富士通と理研、次世代電池部材の組成 AIで予測

富士通と理化学研究所は人工知能(AI)を活用し、新材料の開発で最適な組成を効率よく見つけ出す技術を開発した。シミュレーション(模擬実験)での予測や実験を減らし、10年以上かかるといわれる新材料開発の期間を数年に短縮できるという。電池や半導体などの材料開発の基盤技術として実用化を目指す。

AIを使った新材料開発「マテリアルズ・インフォマティクス」は製造業を大きく変えると国内外で期待されている。研究チームは次世代の「全固体電池」の部材である固体電解質について、リチウムイオンの伝導率が高い組成を予測した。

原子の数と種類から物質の様々な性質を推定する手法を使った。固体電解質の候補となるリチウムや酸素を含む3種類の材料の組み合わせを考えた。

組み合わせを変えながら15通りの計算をした結果をもとに、AIが化合物の組成と特性との関係を予測し、リチウムイオンの伝導率が高くなる組成を導き出した。実際に合成して分析し、他の組成よりも伝導率が高いことを確認した。

AIの活用で計算処理の回数を従来の数十分の1に抑えることができ、実際に合成する実験回数も減らせる。研究者の勘や経験では思いつかないような新材料が開発できる可能性もある。

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