2023 Fiscal Year Annual Research Report
動的ヘテロ界面のメカノエレクトロケモ効果解明-全固体電池と歯科治療への応用は？-
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22H01353
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
佐藤 一永 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50422077)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒木 稚子 東京工業大学, 工学院, 教授 (40359691)
鷲見 裕史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (80613257)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 動的ヘテロ界面 / 将来予測 / 深層学習 / 寿命予測 / 迅速評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電池・電解装置・歯・半導体をはじめとする複雑なヘテロ界面状態は、熱、水分、化学反応、電気化学反応・外的な力学負荷などにより動的に大きく変化する。動的に変化する界面状態を物理・化学・電気化学・材料科学・熱力学をはじめ複眼的視点から明らかにすることを目標として研究を推進している。
本研究では、時間依存型変形の典型であるクリープなども含めた拡散現象と数年オーダーの中・長期的な力学変化を迅速かつ正確に推定することに挑戦している。動的に変化する物質にアクティブなパルス波やテラヘルツ波、赤外線などの弾性波・電磁波を与えてその特徴量を数値化・関数化することで高速なヘテロ界面変化挙動を捉えることに挑戦している。
加えて、過酷な環境での長期寿命を含めた変化挙動予測を結晶構造・電気化学・変形応力・流体連成数値シミュレーションで行うために物性評価や数値解析モデル化に加えて実験での検証を行うことでを様々な視点からの検討を試みている。
今年度は、２次元データからの３次元構造予測や数時間の実験から数年先の微細構造まで予測できる可能性を見出すことができた。深層学習との併用で数時間の短期だけでなく中・長期ヘテロ界面構造変化も深層学習を取り入れた数値シミュレーションで予測できるようになってきた。実験データやシミュレーション結果との比較を行うことで極めて確度の高い予測結果を出せることが示された。今年度は新たな学術領域の芽を見出せるようにまとめていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請した計画書通りに研究が進捗し、順調に成果が出ている。得られた成果については世界へのインパクトが極めて高いことから、迅速に電池関係の国際論文誌に投稿し、当初の想定以上の社会還元も進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、実験とシミュレーションと深層学習を高度併用し、数年先の微細構造や界面構造を予測できる手法を開発する。特に深層学習では、ブラックボックスになりやすい判定基準も可視化することで電池、歯科分野だけでなく、動的ヘテロ界面を有する構造体の中・長期ヘテロ界面構造変化も深層学習を取り入れた数値シミュレーションで予測できるようにしたい。実験やシミュレーション結果との比較で確度の高い手法の提案を行う。そして、本年度は新たな学術領域の芽を見出せるようにまとめていく予定である。
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