……Zoomオンライン受講
実験自動ロボットとAI活用で開発プロセスを効率化。
次世代蓄電池材料の探索・最適化を加速する最新アプローチを解説します。
講師
国立研究開発法人 物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究センター
電池材料分野 電気化学スマートラボチーム チームリーダー 博士（工学） 松田 翔一 氏
講師紹介
【略歴】
2015年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、博士（工学）。
同年、NIMS若手国際研究センターICYS研究員を経て、2017年より、NIMS研究員、2023年より現職。
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年1月23日(金) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講】：1名45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
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●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
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セミナーポイント
■はじめに
次世代蓄電池の研究開発においては、エネルギー密度や寿命、安全性といった複雑な要素を同時に最適化する必要があり、従来の経験や試行錯誤に基づくアプローチでは限界がある。近年、マテリアルズ・インフォマティクスによるデータ駆動型探索と、自動実験ロボットによる高効率データ取得の融合が注目されている。本講演では、実験自動化技術の開発動向や、機械学習を活用した材料探索の具体的事例を紹介する。特にリチウム空気電池、金属リチウム電池、ナトリウムイオン電池を対象に、自律的な探索による新材料発見や性能最適化の可能性について紹介し、今後の研究加速と産業応用への展望を示す。
■本セミナーに参加して修得できること
・次世代蓄電池の開発状況
・蓄電池材料開発における実験自動化技術
・自動実験ロボットとAIが連携した蓄電池材料開発状況
セミナー内容
1 研究背景
1.1 次世代電池材料の研究開発状況
1.1.1 リチウム空気電池
1.1.2 金属リチウム電池
1.1.3 ナトリウムイオン電池
1.2 実験自動化技術を利用した蓄電池材料開発状況
1.2.1 自動化・ロボット実験とAIの連携
1.2.2 電解液探索用自動実験ロボットの概要
2 ロボット実験とAIの連携による材料探索実施例
2.1 リチウム空気電池用材料の開発
2.2 ナトリウム電池用材料の開発
2.2.1 NIMOを用いたAIとの連携高度化
2.2.2 並列電気化学セルの改良
2.2.3 各種材料探索AIの電解液探索への適用
3 実用電池開発への応用
3.1 研究背景
3.2 ラミネートセル作製ロボット
3.3 寿命予測モデル開発への展開
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セミナーコード：AG260193
