優れた固体電池材料を効率的に探索可能に―材料シミュレーションとデータ科学を組み合わせて実現：物質・材料研究機構
(2018年4月19日発表)
（国）物質・材料研究機構と名古屋工業大学は4月19日、トヨタ自動車と共同で、次世代の全固体電池用の固体電解質材料候補について、イオン導電性を最大化するような最適組成を決定するスキームを開発したと発表した。この手法を用いると、高いイオン導電性を持つ優れた固体電解質材料を効率的に探索できるため、全固体電池の開発促進が期待されるという。
電気自動車などに使われている現在のリチウムイオン電池には、正負極間でイオンを伝導する電解質に、可燃性の有機電解液が用いられている。このため、電解質を不燃性の固体セラミックスに替えて安全性を高め、併せてより高いエネルギー密度を実現することが期待されている。
しかし、高いイオン導電性を持つセラミックス材料の探索は、現在試行錯誤的に行わざるをえず、探索を効率化できる有力な手法が求められていた。
研究チームは今回、材料シミュレーションとデータ科学の手法を組み合わせて効率的探索手法の開発を試みた。具体的にはまず、材料シミュレーションによりイオン伝導性のデータベースを作成、次に、材料探索などに近年用いられるようになったベイズ最適化手法という手法を適用、さらに、これまでの知識を継承して新電池開発にそれを活用する転移学習という手法を組み合わせ、新探索手法を開発した。
化学組成が異なる318種の材料のリチウムイオンおよびナトリウムイオン導電性を評価対象に新手法を適用したところ、従来の試行錯誤的手法に比べて2～3倍程度の探索速度向上が確認されたという。
今後の大規模な材料探索への応用が期待されるとしている。
