ＡＩモデルの開発により、たった１回の実験で新規プロトン伝導性電解質を発見

九州大学 エネルギー研究教育機構（Ｑ－ＰＩＴ）、稲盛フロンティア研究センターおよび大学院 工学府材料物性工学専攻の山崎 仁丈 教授は、九州大学 稲盛フロンティア研究センターの兵頭 潤次 特任助教、九州大学 大学院工学府材料物性工学専攻 博士後期課程の辻川 皓太 氏、岐阜大学 工学部および理化学研究所の志賀 元紀 准教授、宮崎大学 工学教育研究部の奥山 勇治 教授らと共同で、４００度程度で動作する固体酸化物形燃料電池（ＳＯＦＣ）に必要なプロトン（Ｈ＋）伝導性電解質を探索する人工知能（ＡＩ）モデルを開発し、たった１回の実験で新規プロトン伝導性電解質を発見しました。これは、実験とデータ科学の融合により得られた研究成果です。開発したモデルを活用することで、プロトン伝導性電解質や中温動作固体酸化物形燃料電池の開発が大幅に加速されることが期待されます。

金属酸化物にプロトン伝導性を発現させるためには、構成元素の一部をアクセプター元素で置換し、酸素欠損欠陥δを生成、プロトン導入反応を誘起する必要がありますが、新規材料においてどのような元素を組み合わせればプロトン伝導が発現するのか分かっていません。材料を構成する元素の組み合わせは無限にあるため、新規プロトン伝導性電解質の開発は、従来、開発者の経験と勘に基づいて行われていました。

本研究グループは、アクセプター置換したペロブスカイト酸化物（ＡＢＢ’Ｏ３－δ）を対象とし、これまでに見いだされたプロトン伝導性材料における構成元素の特徴やプロトン導入の物理化学的知見をＡＩモデルに学習させ、材料のプロトン濃度の温度依存性を予測させることで、未知材料ＳｒＳｎ０．８Ｓｃ０．２Ｏ３－δがプロトン伝導性電解質であることをたった１回の実験で発見しました。