| 体系的番号 |
JPMJMI19G3 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJMI19G3 |
研究代表者 |
長藤 圭介 東京大学, 大学院工学系研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2019 – 2020
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| 概要 | ●現状の課題
燃料電池やリチウム電池の開発・製造に欠かせない粉体成膜プロセスは複雑現象のため，仮説駆動型アプローチでの研究開発のハイスループット化に限界があり，勘コツ・すり合わせに依存している．
●課題解決のためのアイデア
これまでに取得されてこなかったプロセス中の中間データを取得し，プロセスパラメータと評価データの関係を能動的に学習させるシステムを提案する．
●期待されるインパクト
より高効率なパラメータスタディ，現象解明支援，仮説駆動型では発見しえなかった高効率プロセスパラメータの発見，マテリアルズインフォマティクスとの連携による材料と粉体成膜プロセスの組合せ最適化など，学術分野・産業分野ともに競争力強化が期待できる．
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| 研究領域 | 共通基盤「革新的な知や製品を創出する共通基盤システム・装置の実現」 |
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