実環境下高速計測と機械学習の適用による希土類系高温超伝導線材の製造プロセスの革新

• 研究課題/領域番号: 24H00320
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分21:電気電子工学およびその関連分野
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 木須 隆暢 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (00221911)
• 研究分担者: 東川 甲平 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (40599651) ; 呉 澤宇 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40962147)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 47,970千円 (直接経費: 36,900千円、間接経費: 11,070千円); 2024年度: 16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
• キーワード: 高温超伝導線材 / 製造プロセス / 機械学習 / 導体 / 電気電子材料工学

研究開始時の研究の概要

希土類系酸化物高温超伝導線材（REBCO線材）は、持続的なカーボンニュートラル社会を実現するための基盤的材料として、広範な応用が期待されている。しかしながら、線材の歩留まり、信頼性、コストを担保した本格的な量産や事業化のためには、科学的知見に基づく線材製造技術の革新が喫緊の課題となっている。本研究は、申請者らがこれまでに開発した、REBCO線材の電流輸送性能を高速かつ連続に計測する技術を更に極低温・高磁場領域に拡張すると共に、機械学習と融合したデータ駆動型アプローチによって複雑な製造プロセスの挙動をモデリングし、高性能線材量産のための新たな方法論と、そのための学理を開拓しようとするものである。