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AIで材料の探索時間を大幅削減

　富士通は、理化学研究所革新知能統合研究センター（AIPセンター）理研AIP-富士通連携センターにおいて、AIPセンター分子情報科学チームらと、高いイオン電導率を実現するLiイオン電池用固体電解質の組成を予測し、実測データから検証した。3種類の原料（Liを含む酸素酸塩）による組成の異なる15種類の材料でイオン電導度などを計算（図B-1）、実験した。両者の結果を比較し計算精度を高めた上で、計算していない組成をAI（人工知能）で予測する。計算に使ったのは、物質性質の予測に適した「第一原理計算」である。最もイオン電導度の高い組成比を発見し、その組成比の材料を実測して傾向が一致することも確認した。

図B-1 わずかな試験データから材料特性を短時間に推定
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出典：日経エレクトロニクス、2018年5月号 のpp.53-60「電池の容量3倍アップへ、正極やSi負極の新材料開発」を改題した記事です
記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。