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早大、実験研究の様子を電子ノートで記録しAIで自動解析するシステムを構築

発表日:2022年08月24日

実験研究の様子を電子ノートで記録しAIで自動解析するシステムを構築

[発表のポイント]

● 日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAIシステムを構築した。

● AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを解明した。

● 今後、実験研究のDXやオープンサイエンスの促進につながることが期待される。

早稲田大学理工学術院の畠山 歓(はたけやま かん)講師および小柳津 研一(おやいづ けんいち)教授らの研究グループは国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)と協力し、日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAI(人工知能)システムを構築しました。そして、AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを明らかにしました。

従来の研究では、研究者が紙面に記録された実験ノートを読み解き、解析用のデータベースを構築するという大きな手間がかかっていました。今回構築したAIシステムによって、複雑な研究を正確にデジタル記録し、データ科学に展開する手段が確立できるようになり、実験研究のデジタルトランスフォーメーションDXやオープンサイエンスの促進につながることが期待されます。

本研究成果は、2022年8月17日(水)にNature系雑誌の『npj Computational Materials』のオンライン版で公開されました。

【論文情報】

・雑誌名: npj Computational Materials

・論文名: Exploration of organic superionic glassy conductors by process and materials informatics with lossless graph database

・DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-022-00853-0

※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/638787/01_202208241507.pdf

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