リチウムイオン電池の劣化の物理化学と機械学習による生成モデル

• 研究領域: 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革
• 研究課題/領域番号: 25H01542
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 大北 剛 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20615520)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 物理学を組み込んだ機械学習 / 深層学習 / 物理化学 / リチウムイオン電池

研究開始時の研究の概要

電池の放電や充電に伴うエネルギー変換と損失をエネルギー保存の観点から解析する部分を中心に当てた形で, 物理化学の知見を機械学習に組み込む方法をリチウムイオン電池の残存量予測を行う問題(=RUL推定タスク)に応用することを目的とする. さらに,　物理化学の知見を大規模センサ基盤モデルに組み込んだ形で大規模データを訓練して, 少量のデータをもつRUL推定タスクに応用する. RUL推定タスクにおいて, 物理化学の知見を用いると, 電池の内部で起こる化学反応や劣化メカニズムを正確に捉えることができるはずだという所を実証する計画である.