AI活用加速的材料・デバイス開発環境

当研究室では、革新的エネルギー材料やエネルギーデバイスを加速的に開発するため、材料合成から全自動プロセス制御、全自動物性・デバイス・反応評価および機械学習予測を一貫して行える環境を整えています。試料やデバイスを作製する際の温度、時間、ガス雰囲気、ガス流量などのプロセス制御、およびデータ取得条件（温度、時間、ガス雰囲気、ガス流量、電流、電圧、周波数など）の制御を全てコンピュータで行っているため、プロセス条件や計測条件を思いのままに設定し、24時間、365日自動で取得することが可能です。現在、1試料につき1日約10万点の電気化学データを日常的に取得しています。12試料の自動計測が現状可能なため、１年間で最大、3.8億データが当研究設備で取得可能です。プロセス条件の自動制御データまで含めると、得られるデータ数は40億データ以上になります。このように得られた多量の実験データ（プロセス条件依存性や計測条件依存性）を機械学習(AI)モデルの訓練データとして用い、プログラミング言語（Pyson）を用いて機械学習(AI)モデルを構築します。このようにして効率的に実験データを取得し、AIを活用することによって、学生や研究者は、各自の時間を最大限、研究の本質的な理解や議論に当てることが可能になり、各自のポテンシャルを限界まで引き出すことができます。これらの実験・プロセスデータを機械学習の入力データとし、従来明らかになっていなかった最新の物理化学的解釈を機械学習の特徴量とすることで、従来の絨毯爆撃的な材料開発から脱却し、AI時代に相応しい新たな材料・デバイス開発手法を提案します。本手法を用いることで、開発スピードを従来の100倍から60000倍加速させ、革新的エネルギー材料・デバイスの開発を狙います。

電気化学実験室1

   

   

   

   

   

   

   

化学実験室1

   

   

   

   

   

   

化学実験室2

   

   

   

   

   

電気化学実験室2