次回の更新記事:LLM同士だけで伝わる効率的なコミュニケーションをさ…(公開予定日:2024年12月16日)

リチウムイオン電池×AI。EV時代のキープレイヤー【AI論文】

   

テスラは、その販売台数がわずか数万台のうちから、世界の自動車メーカー企業の時価総額競争で3位に躍り出た。
その信じがたいストーリーが、全く自動車に興味のなかったビジネスマンたちすらも好奇心を駆り立てた。
EV(電気自動車)が標準的な自動車の設計になれば、自動車が登場して以来数十年と変わることのなかった支配者たちの椅子がぐらつく可能性がある。

https://youtu.be/mURbzh9t0_0
【告知】AIDB HRの人材側登録者全員に対し、業界研究の手間を削減できるように「AI事業を行う企業リスト」を配布します。無料登録後すぐに閲覧とダウンロードが可能です。▼



「EVが環境に良い」そのポジティブな面に賭けることがなかった従来のプレーヤーたちは、あることが頭になかった。

リチウムイオン電池をはじめとする、テクノロジーの発展だ。
ちなみにテスラのEVに搭載されているリチウムイオン電池は、日本のパナソニックが開発生産しているものだと知っていただろうか?

テクノロジーの発展と実用性に常に目を光らせていれば、戦うべき相手のいない広大な領地を獲得できるかもしれない。その理想論を地で行なっているのが昨今のベンチャーたちである。

以下で紹介する研究発表は、まだまだ有用価値が高そうなリチウムイオン電池のさらなる発展を促す、AI技術の応用についてである。
材料科学は今、歴史上にみても転換期なのかもしれない。

AIで材料合成最適化。リチウムイオン電池の開発を例に

(Featured AI and materials) Machine learning is useful for Material Synthesis optimization! Successful reverse Engineering example for development of Li Ion Batteries (Publication)

K. Min, B. Choi, K. Park and E. Cho, “Machine learning assisted optimization of electrochemical properties for Ni-rich cathode materials”. Scientific Reports, 8, 15778 (2018).

DOI: 10.1038/s41598-018-34201-4

3つの要点

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について


■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






PAGE TOP