化学
化学とは、原子、分子、イオンからなる元素や化合物の組成、構造、性質、挙動、他の物質との反応中に生じる変化などに関わる科学的な学問です。
感度10倍の超薄型ひずみゲージで医療ロボット実現に弾み
シンガポール国立大学（NUS）の研究チームは、微小な動きを測定する際に10倍の感度を発揮するひずみゲージを開発したと発表した。これらのセンサは超薄型で電池不要、無線でデータを送信できるため、幅広い用途に魅力的なセンサとなっている。
機械学習で次世代バッテリーを探索: アルゴンヌ国立研究所
アルゴンヌ国立研究所の研究者たちは、機械学習と人工知能の力を利用して、電池の発見プロセスを劇的に加速させた。2019年末に発表された2つの新しい論文に記載されているように、アルゴンヌ国立研究所の研究者はまず、電池の電解質の基礎となりうる約133,000個の低分子有機分子の高精度なデータベースを作成した。
低コスト長寿命のレドックスフロー電池、USCが実証
南カリフォルニア大学（USC）の科学者たちは、再生可能エネルギーの普及を制限する電力貯蔵の問題を解決する可能性のある新しい電池を開発した。いわゆる、電極や電解液の劣化がほとんどなく長寿命な「レドックスフロー電池」はすでにあったが、研究者たちは、低コストで容易に入手できる材料をベースに、より良いバージョンを構築。
テスト時間を98％削減、EV向けバッテリー開発を加速する新たなAI手法
しかし現在、スタンフォード大学のステファノ・エルモンとウィリアム・チュエが率いるチームは、機械学習をベースにした手法を開発し、これらのテスト時間を98％削減している。このグループは、この方法をバッテリーの充電速度でテストしたが、この方法はバッテリー開発パイプラインの他の多くの部分や、非エネルギー技術にも適用できるという。
バッテリーの寿命と安全性を向上させるAI技術
ケンブリッジ大学とニューカッスル大学の研究者たちは、電池に電気パルスを送り、その反応を測定することで電池を監視する新しい方法を考案した。測定値は機械学習アルゴリズムによって処理され、電池の劣化状態と耐用年数を予測する。この方法は何らかのマイナスを伴うものではなく既存のバッテリーシステムに簡単に追加できる。結果は今春、Nature Communications誌に報告されている。