機械学習とロボットを活用した全固体電池における新奇酸化物固体電解質の自律的探索

• 研究課題/領域番号: 24K01599
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分36020:エネルギー関連化学
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 西尾 和記 東京工業大学, 物質理工学院, 特任准教授 (60805117)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2025年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円); 2024年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
• キーワード: 全固体Li電池 / 酸化物固体電解質 / 自動・自律的実験 / 機械学習 / ロボット

研究開始時の研究の概要

全固体Li電池の実用化に向けて、化学的・電気化学的に安定で高Liイオン伝導度を有する固体電解質が求められている。近年の固体電解質材料の開発で、複雑な結晶構造や組成で探索が活発化している。複雑系で合成条件を最適化するには巨大な探索空間が拡がり、人間の手で合成から特性評価を行うことは現実的でない。そこで本研究ではロボットと機械学習を活用して自律的に実験を行うことで、効率的に高性能な新奇固体電解質材料を探索する。これにより、1 mS/cm以上のLiイオン伝導度を有する固体電解質を開拓する。そして、結晶性や組成との相関を明らかにして、得られた知見を新奇固体電解質の設計指針にフィードバックをかける。