深層学習と説明可能なAIを併用した真空中摩擦下の潤滑油添加剤の作用メカニズム解明

• Project/Area Number: 24K07297
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18040:Machine elements and tribology-related
• Research Institution: Japan Aerospace EXploration Agency
• Principal Investigator: 横山 崇 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 研究開発員 (70991488)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青木 才子 東京工業大学, 物質理工学院, 准教授 (30463053)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: スペーストライボロジー / トライボケミストリー / 潤滑油添加剤 / 機械学習 / 説明可能なAI

Outline of Research at the Start

宇宙ミッションの多様化に伴い，宇宙用潤滑油の抜本的な性能向上が必要とされている．本研究では摩耗低減剤による宇宙用潤滑油の性能向上を図るため，真空中摩擦における摩耗低減剤の作用を明らかとする．摩耗低減剤はしゅう動部で潤滑被膜を形成することで性能を発揮するが，真空中における被膜形成には不明な点が多い．真空下の被膜形成の機能発揮のメカニズム解明のため，従来の潤滑化学研究の手法である摩擦試験と表面分析による実験的検証に加え，深層学習による現象のモデル化と説明可能AIによる解析的検証を行う．この試みにより潤滑化学研究における新たな解析的研究手法を確立する．