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» 2018年03月20日 07時00分 公開

蓄電・発電機器:全固体電池の電解質、AIで探索時間を短縮

富士通は、理化学研究所と共同で材料設計に第一原理計算とAIを活用して、全固体リチウムイオン電池に利用する新しい電解質の組成を予測し、実際に合成と評価実験を行った。本技術により、新材料の大幅な開発期間短縮が可能になったという。

[長町基,スマートジャパン]

 富士通は理化学研究所と共同で、全固体リチウムイオン電池に用いる電解質の組成予測に、第一原理計算とAI(人工知能)技術を活用し、有効性を確認したと発表した。

 計算負荷の大きい材料シミュレーション手法の1つである第一原理計算から得られたデータが少数しかない場合においても、AIを組み合わせることで最適な材料組成を効率的に探索し、材料開発期間を大幅に短縮できることを実証したという。

リチウムイオン伝導度の推定 出典:富士通

 これまで、材料開発の成功は研究者・技術者の経験や勘に頼らざるを得ず、多くの失敗の積み重ねも必要とされていた。一方、第一原理計算は材料組成を指定すれば量子力学に基づいて特性を予測できるため、新たな高機能材料の最適組成を実験に先立って予測し、実験の失敗を低減するのに役立つ。しかし、計算負荷が大きく、さまざまな組成について一度に多数の計算を行うと膨大な時間がかかるという問題があった。

 今回、AI手法の1つであるベイズ推定法(ベイズ確率の考え方に基づき、観測事実からその原因である事象を確率的に推論する手法)を用いることにより、第一原理計算の計算回数を数十分の1に抑制。これによって、全固体リチウムイオン電池に利用する固体電解質の候補材料の1つで、3種類のリチウム含有酸素酸塩から合成される化合物について、高いリチウムイオン伝導率を実現するための最適組成を現実的な時間内で予測することに初めて成功した。

 さらに、化合物の合成と分析を実際に行い、予測された組成付近で他の組成よりも高いリチウムイオン伝導率が実現することを確認し、予測の正しさを実証した。

新材料の探索を可能にしたマテリアルズインフォマティクス

 リチウムイオン伝導率は固体電解質材料の重要な特性の1つで、リチウム電池の充放電速度を支配する因子だ。今回の成果は、マテリアルズインフォマティクス技術が、液漏れや発火の心配がなく充放電特性に優れたリチウムイオン電池の開発を効率的に行う上で有効な手段になることを実証したものとなる。

 マテリアルズインフォマティクス技術は材料合成・分析技術、材料シミュレーションなどの材料分野の技術に、データ科学、AIなどを連携・融合させて材料探索を加速する取り組みで、これにより材料開発に要する期間とコストの大幅な削減が期待されている。

 富士通は材料開発におけるAIの高度利用を促進し、さまざまな材料に対して適用可能なマテリアルズインフォマティクス技術の確立を目指す。

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