NIKKEI——日本经济新闻中文版

       日本东京大学准教授长藤圭介等人的研究团队开发出了结合人工智能（AI）分析和机器人、面向燃料电池和蓄电池高效制作电极的技术。利用AI筛选约3万种实验条件，仅通过40次实验，就制作出了裂纹较少的材料。

       使用时不排放二氧化碳的燃料电池和蓄电池是实现脱碳社会的重要技术，电极则是提高电池性能的关键。

       制造电极大多是通过将碳和金属等的粉末与液体混合后干燥的“粉体成膜”来进行，但温度及加热时间等条件复杂，为了得出最合适的条件，需要反复实验。过去要减少次数，也多是依靠熟练研究人员的经验和直觉。

结合AI和机器人来提高电池电极开发效率（照片由东京大学准教授长藤圭介提供）

       研究团队尝试利用机器学习（AI的一种）和机器人，通过混有普通碳粉末等的液体，开发裂纹较少的燃料电池电极材料。反复用机器人在给定的条件下加热液体制作膜并确认裂纹面积。

       AI学习了从加热温度等每道制造工序约3万种条件中随机选出的30次条件来制膜的数据。然后，AI导出裂纹较少的条件，每次实验都学习结果并加以改善，如此反复10次。结果，在随机筛选的条件下，裂纹占40～50％，而在AI导出的条件下，裂纹降到了3％以下。

       另外还获得了分两步加热能使裂纹减少的新知识。利用AI和数据提高产品制造工艺效率的做法被称作“过程信息学”。长藤圭介正与日本大型材料厂商进行共同研究，推进社会使用。