| 研究課題/領域番号 |
19K22117
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分28:ナノマイクロ科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
小嗣 真人 東京理科大学, 基礎工学部材料工学科, 准教授 (60397990)
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| 研究分担者 |
橋爪 洋一郎 東京理科大学, 理学部第一部応用物理学科, 講師 (50711610)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | パーシステントホモロジー / 機械学習 / 金属組織 / デンドライト組織 / フェーズフィールド法 / スピノーダル分解 / 光電子顕微鏡 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は二次電池の安全性向上を目標に、表面科学と情報科学を融合し、これまで困難であった電極の劣化原因の逆解析技術の実現に挑戦する。電極表面に形成されるデンドライト組織のフラクタル構造に着目し、（1）パーシステントホモロジーを用いた特徴量抽出と、（2）多様体による機械学習を行い、析出現象の初期物性値を推定する枠組みを構築する。組織構造と物性値の関係性を特徴量空間を介して接続し、電極表面におけるバタフライ効果を記述する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では近年注目を集めている位相幾何学的概念「パーシステントホモロジー」を活用し、デンドライト析出物やスピノーダル金属組織の画像データのみから、物性パラメータを自動的に推定する手法を開発した。まずフェーズフィールド法を用いてデンドライト析出物およびスピノーダル金属組織の画像データを生成した。次にパーシステントホモロジーを用いて微細組織の形状を特徴抽出した。その後、主成分分析を用いて次元削減し、データの変化を低次元空間で可視化した。その結果、金属組織形成における発展時間、異方性パラメータ、勾配エネルギー係数、全エネルギー等の様々な物性パラメータを推定可能なことが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
パーシステントホモロジーと呼ばれる位相幾何学の概念と教師無し機械学習を組み合わせて、デンドライト組織などの複雑な金属組織から、自動的に物性パラメータ（発展時間、異方性パラメータ、勾配エネルギー係数、全エネルギー）を逆解析するための枠組みを新しく開発した。
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