■発表のポイント

・ 日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAIシステムを構築した。

・ AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを解明した。

・ 今後、実験研究のDXやオープンサイエンスの促進につながることが期待される。

　早稲田大学理工学術院の畠山 歓（はたけやま かん）講師および小柳津 研一（おやいづ けんいち）教授らの研究グループは国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）と協力し、日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAI（人工知能）システムを構築しました。そして、AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを明らかにしました。

　従来の研究では、研究者が紙面に記録された実験ノートを読み解き、解析用のデータベースを構築するという大きな手間がかかっていました。今回構築したAIシステムによって、複雑な研究を正確にデジタル記録し、データ科学に展開する手段が確立できるようになり、実験研究のデジタルトランスフォーメーションDXやオープンサイエンスの促進につながることが期待されます。

　本研究成果は、2022年8月17日（水）にNature系雑誌の『npj Computational Materials』のオンライン版で公開されました。

論文名: Exploration of organic superionic glassy conductors by process and materials informatics with lossless graph database

DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-022-00853-0