후지쯔 (Fujitsu Ltd.)와 일본 물리 화학 연구소 (Japan Institute of Physical Chemistry)는 전 고체 리튬 복합 전지의 고체 전해질 조성물에 대한 예측, 합성 및 평가 시험을 위해 재료 설계에서 제 1 원리 계산과 인공 지능 기법을 공동 연구팀이 적용했다고 발표했다. 실제 검증은 데이터가 적더라도 인공 지능 기법을 조합하여 최상의 재료 구성을 효율적으로 찾고 재료 개발 속도를 크게 높일 수 있음을 보여줍니다.
지금까지 연구자들이 축적해온 장기적인 경험과 예리한 직관에 의존하는 재료 개발이 필요하며, 많은 교훈을 축적해야 성공할 수 있습니다 .1 차 원리 계산은 양자 역학의 예측 가능한 특성을 기반으로 재료 구성을 지정하는 것입니다. 실험 전에 새로운 고성능 재료의 최적 조성을 예측하여 실패한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있지만 1 차 계산의 부하가 매우 크고 재료의 여러 구성 요소에 여러 계산이 필요하며 시간이 오래 걸립니다.
팀은 재료가 상당히 새로운 고 기능성 소재를 만드는, 더 쉽게 예상치 못한 조성과 결정 구조를 찾기 위해, 개발 시간을 단축 재료 개발의 문제를 해결하기 위해 밀접하게 재료 시뮬레이션 및 인공 지능 실험에 기대하고있다.
조합 베이 즈 추론 방법 인공 지능의 방법 중 하나, 제 원리 계산 작업의 수의 제어를 이용한 연구 그룹은 세 개의 리튬 고체 전해질을 포함하는 모든 고체 리튬 이온 전지의 화합물 polyoxometalate 합성 예측 하였다. 결과는, 본 방법은 시간에 구현 될 수 있음을 예상 높은 리튬 이온 전도성의 최상의 조합을 확인한다. 예측 된 조성물의 근방 동시에 또한 그 다른 높은 리튬 이온 전도성을 알았다.
리튬 이온 전도도는 고체 전해질 물질의 중요한 특성 중 하나이며, 리튬 배터리의 충 방전 속도를 좌우하는 요소이며, 재료 시뮬레이션 및 인공 지능 기법을 사용하면 액체가없는 무연 리튬 이온 배터리를 효율적으로 개발할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 미래에는 배터리, 반도체 및 자성 재료에 큰 잠재력을 발휘할 것으로 기대됩니다.
