実験研究の様子を電子ノートで記録しAIで自動解析するシステムを構築

電子実験ノートとデータ解析のスキーム(図はプレプリントのデータをCCライセンスに基づき一部改編して掲載)
1 / 1
電子実験ノートとデータ解析のスキーム(図はプレプリントのデータをCCライセンスに基づき一部改編して掲載)

プレスリリース詳細 https://kyodonewsprwire.jp/release/202208235368

あなたにオススメ

本プレスリリースは発表元が入力した原稿をそのまま掲載しております。詳細は上記URLを参照下さい。また、プレスリリースへのお問い合わせは発表元に直接お願いいたします。

2022年8月24日

早稲田大学

本発表の詳細は、早稲田大学のホームページをご覧ください。

https://www.waseda.jp/top/news/82702

■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。

【論文情報】

雑誌名:npj Computational Materials

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

共同通信PRワイヤー 最新記事