実験研究の様子を電子ノートで記録しAIで自動解析するシステムを構築

2022年8月24日
早稲田大学

本発表の詳細は、早稲田大学のホームページをご覧ください。
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■発表のポイント
・日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAIシステムを構築した。
・AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを解明した。
・今後、実験研究のDXやオープンサイエンスの促進につながることが期待される。

早稲田大学理工学術院の畠山 歓（はたけやま かん）講師 (リンク ») および小柳津 研一（おやいづ けんいち）教授 (リンク ») らの研究グループは国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）と協力し、日々の化学・材料実験の様子を電子実験ノートとして記録し、実験操作と結果の関連を自動で解析するAI（人工知能）システムを構築しました。そして、AIシステムでの解析を通して、室温で液体に近い伝導度を示す高分子固体電解質の最適な製法や、高性能の鍵となるメカニズムを明らかにしました。
従来の研究では、研究者が紙面に記録された実験ノートを読み解き、解析用のデータベースを構築するという大きな手間がかかっていました。今回構築したAIシステムによって、複雑な研究を正確にデジタル記録し、データ科学に展開する手段が確立できるようになり、実験研究のデジタルトランスフォーメーション（DX）やオープンサイエンスの促進につながることが期待されます。
本研究成果は、2022年8月17日（水）にNature系雑誌の『npj Computational Materials (リンク ») 』のオンライン版で公開されました。

【論文情報】
雑誌名：npj Computational Materials (リンク »)
論文名：Exploration of organic superionic glassy conductors by process and materials informatics with lossless graph database (リンク »)
DOI： (リンク »)