)らと共同で、マテリアルズインフォマティクス(MI)を活用して、世界最高水準となる高容量・高耐久性の負極用有機材料を得たと発表した。LIBの負極となる新たな有機材料設計指針を確立した。リチウム電池やナトリウム電池などの負極材料の探索は従来、ほとんど研究者の試行錯誤や経験・勘に頼って行われてきた。MIは大規模なデータ(ビッグデータ)に対して機械学習を行う。これまでの経験や勘の関与を減らすための手段ともなる。研究では、まず16個の有機化合物について負極としての容量を実測し、容量を決定付けている少数の要因を、データの科学的手法の1つであるスパースモデリングで抽出した。この学習結果に基づき、抽出した因子を変数とした容量予測式(予測モデル)を構築した。次に、市販の化合物の中から、研究者の経験と勘も交えながら、負極としてある程度の容量が見込まれる11個の化合物を選び、実験をする前に容量の予測値を算出した。予測値の高かった3個の化合物について容量を実測すると、2個の化合物で高容量を示した。向上した高分子の負極材料を得ることができた。今回の研究で確立した有機負極材料の設計指針は、さらなる性能向上を目指す上で重要となる。Simulations」のオンライン速報版で公開された。<ニュースリリース参照>https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2019/9/9/28-62768/。