ポイント
- 指定した薄膜物質を自動的・自律的に合成するシステムを構築した。
- X線回折パターンを自動解析して、ピーク強度比を最大化するよう自律的に薄膜合成条件を最適化する。
- 機械学習とロボットを用いた自動・自律実験システムが、研究者の繰り返し作業を代替することにより、研究開発の加速が期待される。
東京大学 大学院理学系研究科 化学専攻の一杉 太郎 教授(東京科学大学 特任教授 兼任)、小林 成 助教、清水 亮太 准教授(研究当時 現:分子科学研究所 教授)らは、東京科学大学 物質理工学院 応用化学系の西尾 和記 特任准教授、相場 諒 特任助教(現:(株)リガク所属)、日本電子(株)、(株)堀場製作所、(株)リガク、(株)島津製作所、(株)デンソーウェーブ、(株)パスカル、(株)テクトスとともに、機械学習とロボット技術を活用した自動・自律実験システム(デジタルラボラトリー)を構築しました。そして、研究者が指定した物質を自動的・自律的に合成することに成功しました。
本研究では、各種実験装置を相互接続し、物質合成とその特性評価を全自動で行うシステムを開発しました。X線回折(XRD)測定結果を自動解析するプログラムを開発し、研究者が望む物質について、原料と組成、そして結晶構造を指定すれば、自動的にその物質を合成するシステムの基礎技術を確立しました。具体的には、電池材料として用いられるLiCoO2について、薄膜合成条件を自律的に最適化することに成功しました。機械的動作を行うロボットとコンピューターシステムが協働し、人間が実験に関与することなく物質合成が可能となります。
本研究のコアとなる技術について、「Digital Discovery」誌に2025年5月14日付(現地時間)で掲載されます。
さらに、一杉 教授らは本研究を土台として、日本ファインセラミックス協会(JFCA)、材料や自動車、分析機器メーカーを含む8社と共に、マテリアル(化学・材料・物性物理)分野における革新的な研究開発手法の確立に向けたデジタルラボラトリープロジェクトを開始しました。協働ラボを東京大学本郷キャンパスに設置し、産学連携を進めます。
本プロジェクトは、研究を自動化・自律化するためのデジタル技術(機械学習とロボット技術)を開発し、新材料の創出スピードを飛躍的に高めることを目指します。特に、セラミックス材料や粉体を原料とする材料の合成・焼成・特性評価・分析の全自動化・自律化は、現時点で世界的に前例がなく、多くの技術的課題があります。協働ラボでは、セラミックス材料研究に関わる技術を開発し、世界最先端のセラミックス材料自律実験システムを実現します。研究者が創造性を最大限発揮できる環境を整備し、日本の研究力強化に貢献します。
本研究は、JST 「未来社会創造事業(MIRAI)(課題番号:JPMJMI21G2)」、同 「戦略的創造研究推進事業 CREST(課題番号:JPMJCR22O4)」、MEXT「学術変革(A)・イオン渋滞学(課題番号:24H02203)」、DX-GEM「(課題番号:JPMXP1122712807)」、科研費「基盤研究B(課題番号:24K01599)」の支援により実施されました。
<プレスリリース資料>
- 本文 PDF(950KB)
<論文タイトル>
- “Digital laboratory with modular measurement system and standardized data format”
- DOI:10.1039/D4DD00326H
<お問い合わせ先>
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一杉 太郎(ヒトスギ タロウ)
東京大学 大学院理学系研究科 化学専攻 教授
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