人と人工知能が連携した水電解電極触媒材料の効率的探索

データ数によって材料特性を推測する手法を進化させ、この進化により所望の特性を示す材料を正確に予測する人工知能を設計し、人と当該人工知能が連携して水電解電極触媒材料を探索する手法を開発した。当該手法により、人のみで全候補材料を網羅的に探索すると6年近くかかる3000個程度の候補から、僅か1カ月で酸素発生電極触媒に適した新規材料を発見できることができた。本講演では、人と人工知能が連携する方法論が人の能力を拡張し、これまで不可能と考えられた速度で材料の研究開発を進めることができる可能性をグリーン水素製造に必須の水電解装置向け材料を例に議論する。

グリーン水素製造を目指した固体酸化物型水電解セル（SOEC）の開発

高温作動(500～850℃)させるSOECは、他の水電解技術と比較し、電気分解に必要な電力を低く抑えることができる。そのため、再生可能エネルギーを用いたグリーン水素製造を低コストにできる実現できる可能性がある。一方で、高温かつ水蒸気環境下といった過酷環境での使用が耐久性低下を招く技術課題がある。特に、燃料極の触媒劣化・高温時のストレスーストレングスの不成立性が大きな課題とみている。このような課題に対して弊社が取り組んできた電気化学解析、ポスト分析、数値解析、高度分析技術といった事例を紹介させていただく。