データ取得・開発における実験自動化の可能性
機械学習やロボットを活用した取り組み・具体的事例を学ぶ！
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
＜第1部＞ 自動実験技術を活用した電池材料開発の取り組み（13：00～14：30）
【趣旨】
電池材料の開発では、高エネルギー密度・長寿命・高安全性といった多面的な性能を同時に実現する必要があり、従来の経験則や試行錯誤に基づく開発手法には限界が見えつつある。近年、自動実験技術を活用した高効率なデータ取得技術と機械学習に代表されるデータ科学的手法を組み合わせることで、材料開発の革新が急速に進んでいる。
本講演では、電池材料研究における材料探索・性能最適化の具体的事例を紹介する。特に、リチウム空気電池、金属リチウム電池、ナトリウムイオン電池を対象として、自律的な実験システムによる新材料発見の実施例を紹介する。
【プログラム】
１．研究背景
1-1 実験自動化技術を利用した蓄電池材料開発状況
1-2 自動化・ロボット実験とAIの連携
1-3 電解液探索用自動実験ロボットの概要
２．ロボット実験とAIの連携による材料探索実施例
2-1 リチウム空気電池用材料の開発
2-2 ナトリウム電池用材料の開発
３．実用電池開発への応用展開
3-1 ラミネートセル作製ロボット
3-2 寿命予測モデル開発への応用
3-3 電極材料開発への展開
（質疑応答）
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＜第2部＞ 機械学習を用いたロボット操作における実験自動化の可能性（14：45～15：45）
【趣旨】
本講演は、科学実験自律化のためのロボットに、機械学習手法を導入した我々の研究成果を紹介します。
科学実験の自律化は、実験者の負荷を下げつつ、実験結果の再現性を向上できるという点で期待されていますが、それぞれの実験のニーズにあった自律システムを構築するのは依然として困難です。汎用機であるロボットを使用すればそれぞれの実験環境に合った作業を実現できる可能性がありますが、ニーズにあった臨機応変なロボットの動作を人手で設計するのは労力が必要です。そこで、我々は機械学習技術を使用して自律的に科学実験作業するロボットの研究をしています。
本講演では、粉体操作に着目したロボットの研究事例をご紹介します。
【プログラム】
１．科学実験自律化ロボットの背景
２．粉体を掬い取るロボット
３．粉体をはかり取るロボット
４．粉体を粉砕するロボット
５．まとめと今後の科学実験ロボットの展望
（質疑応答）