AIを用いて効率的に全固体電池用電解質を開発：富士通と理研

富士通と理化学研究所は2018年3月16日、人工知能（AI）を用いて、高いイオン伝導率を実現するための全固体リチウムイオン電池用固体電解質の開発を効率化することに成功したと発表した。

[竹本達哉，EE Times Japan]

第一原理計算の計算回数を数十分の1に抑制

　富士通と理化学研究所革新知能統合研究センター（AIPセンター）は2018年3月16日、人工知能（AI）を用いて、高いイオン伝導率を実現するための全固体リチウムイオン電池用固体電解質の開発を効率化することに成功したと発表した。

　高機能材料の最適組成を割り出す方法として、材料シミュレーション手法の1つあである「第一原理計算」がある。第一原理計算は、材料の組成を指定すれば量子力学に基づいて特性予測が可能であり、最適組成を実験に先立って予測し、実験の失敗を低減できる。しかし、第一原理計算は、「計算負荷が非常に大きく、さまざまな組成について、1度に多数の計算を行うと計算そのものに膨大な時間がかかるという問題があった」（富士通）という。

　材料開発の開発期間を短縮することを目指し連携する富士通と理研AIPセンターは、AI手法の1つであるベイズ推定法を用いて、第一原理計算の計算回数を数十分の1に抑制したという。この手法を用い、全固体リチウムイオン電池用固体電解質の候補材料である「3種類のリチウム含有酸素酸塩から合成される化合物」について、高いイオン伝導率を実現する最適組成を現実的な時間内で予測。実際に化合物の合成と分析を行い、予測された組成付近で他の組成よりも高いリチウムイオン伝導率が実現されることを確認。これにより、富士通と理研AIPセンターは「新たな高機能材料開発のめどが付いたと同時に、予測の正しさが実証された」とする

リチウムイオン伝導度の推定 出典：富士通

　また両者は「材料開発におけるAIの高度利用を促進し、さまざまな材料に対して適用可能なマテリアルズインフォマティクス技術を確立していく。それらの技術の適用を通じて、新材料開発の効率化に貢献する」と今後についてコメントしている。