固体電解質の最適化に向けたAIの新手法 気候変動に対抗するために、研究者たちは持続可能な革新的エネルギー源（例えば固体電池）の開発に全力で取り組んでいます。しかしこの取り組みは、通常の方法では材料や手法を個別に試験する必要があり、時間のかかる「トライアンドエラー」方式が主流となっています。これを迅速化するため、東北大学の研究チームはデータ駆動型AIフレームワークを開発しました。このモデルは、理想的な持続可能なエネルギー解決策となる可能性のある固体電解質（SSE）候補を指摘するとともに、反応がどう進行するかを予測し、その候補が選ばれる理由を提供します。 AIフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）、MetaD、重回帰分析、遺伝的アルゴリズム、理論と実験の基準点分析を統合することで、実験的数据と計算結果から学習します。これにより、研究者は何が最も成功する可能性が高いかを特定し、貴重な手がかりを得ることができます。教授の李浩（Li Hao）は、「このモデルが私たちの試行錯誤の面倒な仕事をすべて代わりに行います。過去の研究の大量のデータベースから、最適なSSE候補を見つけることができます」と説明しています。 本研究の目標の1つは、SSEの構造と性能の関係を理解することでした。モデルは活性化エネルギーを予測し、安定した結晶構造を同定し、科学者のワークフロー全体を改善します。研究結果は、複雑な水素化物SSEにおける計算技法としてab initio MetaDが最適であることを示しており、高い精度で実験データと一致することが確認されました。 さらに、単価と2価の水素化物SSEにおいて、分子群の導入によって生じる「二段階遷移機構」を新たに発見しました。特徴量分析と重回帰分析を活用し、水素化物SSEの性能を迅速に評価する精密な予測モデルを構築することに成功しました。この框架は実験データに依存せずに候補構造を正確に予測することも可能であり、次世代の固体電池の効率的な設計と最適化に革新的な洞察と高度な方法論を提供しています。 将来的には、このフレームワークの適用範囲を多様な電解質ファミリーに拡大することや、生成型AIツールを使用してイオン移動パスや反応機構を探索することも計画されています。これにより、プラットフォームの予測能力が更に向上すると期待されています。 この研究の主要な実験および計算結果は、李浩教授のチームが開発した「Dynamic Database of Solid-State Electrolyte (DDSE)」に公開されています。これは、迄今報告された最大の固体電解質データベースで、今後の研究に大きな貢献をすることが見込まれています。 業界からのコメントと会社概要 東北大学のこのAIフレームワークの開発は、固体電池の研究者コミュニティに大きな反響を呼びました。特に、大手エネルギー企業からは、新しい予測モデルが効率的な材料探索を加速し、持続可能なエネルギーソリューションの提供につながる可能性があると高く評価されています。東北大学のAdvanced Institute for Materials Researchは、材料科学研究における先端的な取り組みを続けており、此次世代技術の開発において中核的な役割を果たしています。