次世代AI技術で解明！磁性材料のエネルギー損失の真相とは

近年、次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用いて、磁性材料のエネルギー損失の原因を解明した研究が注目を集めています。この成果は、東京理科大学の谷脇三千輝氏らのグループによるもので、特に電気自動車（EV）の効率向上に向けた一歩となることが期待されています。

研究の背景

無方向性電磁鋼板（NOES）は、電気自動車のモーターに広く利用される材料で、鉄損として知られるエネルギー損失が、全体の効率に大きな影響を及ぼします。研究によると、モーターが生じるエネルギー損失の約30％はこの鉄損に起因しており、これを理解し改善することは、持続可能な社会を実現するための重要な課題です。

従来、エネルギー損失のメカニズムは解明されておらず、技術開発のボトルネックとなっていました。しかし、新しいAI技術の導入により、損失のメカニズムの解明が期待されています。

研究内容

東京都にある東京理科大学の研究チームは、次世代のAI技術を用いて、NOESの磁区構造を詳細に解析しました。特に、トポロジーと熱力学の概念を取り入れた「拡張型自由エネルギーモデル」を導入し、顕微鏡画像上でエネルギー損失が発生する箇所を「見える化」することに成功しました。

研究は、NOESの高分解能顕微鏡画像を解析し、800枚の画像をもとに行われました。特徴量を定量化する手法として、新たに導入されたパーシステントホモロジー（PH）が使用され、その後主成分分析（PCA）によって本質的な特徴を抽出しました。この結果、エネルギー損失がいつ、どこで、どのように発生しているのかを具体的に把握することができました。

エネルギー損失のメカニズム

研究の結果、損失の要因となる部分が特定でき、ピン止め現象やそれに伴う複雑な磁壁の動きを可視化することができました。特に、この研究で注目されたのは、異なる役割を持つ磁壁を識別し、それを可視化することで、エネルギー損失のメカニズムへの新しい洞察をもたらした点です。

今後の展望

拡張型自由エネルギーモデルは、さらなる研究材料の解析にも応用可能であり、半導体デバイスや電池材料など、他の環境エネルギー材料においても同様の解析手法が期待されています。この技術は、物質の性質を理解するだけでなく、社会の持続可能な発展にも寄与する可能性を秘めています。

研究部隊は、今後もAI技術を用いて新たな発見を追求し、エネルギー利用の最適化により、未来社会の実現に向けた課題解決に挑戦し続ける意向です。

また、今回の研究成果は、国際学術誌『Scientific Reports』にオンラインで発表され、広く認知されています。これにより、業界内外からの注目を集めることが期待されます。