51探花

【本学研究者情报】

〇材料科学高等研究所　教授　Hao Li

【発表のポイント】

• 水素贮蔵材料、AI、计算科学、自动化実験を専门とする世界69名の研究者が、「信頼できるデータ」、「物理法则を组み込んだモデル」、「础滨による材料设计」、「自动化実験」を一体化する研究基盘を提案しました。
• 高性能な础滨手法が増える一方、研究を妨げている本质的な课题は、データの分断や测定条件?不确かさの记録不足、物理法则との不整合、予测と実験の弱い连携にあることを示しました。
• 予测、合成、测定、モデル更新を繰り返す「闭ループ型材料探索」^（注1）と、计算上の材料と実物を同期させる「デジタルツイン」^（注2）により、试行错误から継続的に学ぶ材料开発へ移行するロードマップを提示しました。

【概要】

水素は、再生可能エネルギーを贮蔵し、燃料电池などで利用するための重要なエネルギー媒体です。しかし、常温の水素ガスは密度が低く、安全かつコンパクトに贮蔵することが难しいため、水素を内部に取り込める固体材料の开発が进められています。AIは膨大な候补を素早く调べられる一方、分断されたデータだけを学习すると、実际には作れない材料や、必要な温度?圧力で动作しない材料を有望と判断するおそれがあります。

东北大学を中心とした国际研究チームは、世界69名の専门家による検讨をもとに、水素贮蔵材料のAI研究を「信頼できるデータ」「物理法则を组み込んだモデル」「AIによる材料设计」「自动化実験」の循环として结び直す枠组みを提案しました。重要なのは、AIの予测后に物理的な妥当性を确认するだけでなく、热力学、反応の速さ、予测の不确かさ、データの出典、実験结果を最初から各段阶に组み込むことです。本成果は、新材料そのものの発见ではなく、材料探索を再现可能で継続的に学习する研究へ変えるための指针を示した展望论文であり、2026年8月14日（现地时间）に米国化学会の学术誌ACS Energy Lettersにオンライン掲载されました。

図1. 本論文が提案する水素貯蔵材料探索の全体像。データベース、物理法則を組み込んだモデル、AIによる候補設計、自動化実験、デジタルツインを循環させ、予測と実験を相互に更新します。

【用语解説】

注1. 閉ループ型材料探索：AIによる予測、材料の合成、測定、モデル更新を一つの循環として繰り返す研究方法。各回の実験結果を次の候補選びに利用するため、限られた実験回数でも効率よく探索できる。

注2. デジタルツイン：実際の材料や装置の状態を反映して、計算上のモデルを継続的に更新する仕組み。予測と実測の差をもとにモデルを修正し、材料の性能変化や劣化を早く捉えることを目指す。

【论文情报】

タイトル：Building a Physics-Aware AI Ecosystem for Solid-State Hydrogen Storage Materials
著者：Seong-Hoon Jang, Yiwen Yao, Chuanyu Liu, Linda Zhang*, Di Zhang, Xue Jia, Hung Ba Tran, Eric Jianfeng Cheng, Ryuhei Sato, Yusuke Ohashi, Toyoto Sato, Yusuke Hashimoto, Mark D. Allendorf, Nongnuch Artrith, Marcello Baricco, Andreas Borgschulte, Darren P. Broom, Ang Cao, Benjamin Wei Jie Chen, Lixin Chen, Ping Chen, Eun Seon Cho, Stefano Deledda, Zhao Ding, Martin Dornheim, Michael Felderhoff, Yaroslav Filinchuk, George E. Froudakis, Mingxia Gao, Thomas Gennett, Zaiping Guo, Ikutaro Hamada, Jason Hattrick-Simpers, Bj?rn C. Hauback, Michael Hirscher, Torben R. Jensen, Baohua Jia, Hyoung Seop Kim, Takahiro Kondo, Kentaro Kutsukake, Xiao-Yan Li, Tongliang Liu, Piao Ma, Jianfeng Mao, Rana Mohtadi, Hyunchul Oh, Mark Paskevicius, Chris J. Pickard, Astrid Pundt, Anibal J. Ramirez-Cuesta, Hiroyuki Saitoh, Kaihang Shi, Aloysius Soon, Chenghua Sun, Chris Wolverton, Hiroshi Yabu, Weijie Yang, Zhenpeng Yao, Xuebin Yu, Jianxin Zou, Shouyi Hu, Panpan Zhou, Xi Lin, Zhigang Hu, Zhenhao Zhou, Pengfei Ou*, Jiayu Peng*, Shin-ichi Orimo*, and Hao Li*
*責任著者：Linda Zhang（東北大学材料科学高等研究所／学際科学フロンティア研究所 助教）、Pengfei Ou（シンガポール国立大学 助教）、Jiayu Peng（ニューヨーク州立大学バッファロー校 助教）、折茂慎一（東北大学材料科学高等研究所 所長／金属材料研究所 教授）、Hao Li（東北大学材料科学高等研究所 教授）
掲載誌：ACS Energy Letters
顿翱滨：

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

（研究に関すること）
东北大学未踏スケールデータアナリティクスセンター
准教授　Seong-Hoon Jang
TEL: 022-795-3407
Email: jang.seonghoon.b4*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

东北大学材料科学高等研究所（奥笔滨-础滨惭搁）
教授　Hao Li
TEL: 022-217-5922
Email: li.hao.b8*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

东北大学材料科学高等研究所（奥笔滨-础滨惭搁）
所長　折茂 慎一
TEL: 022-215-2093
Email: shin-ichi.orimo.a6*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（报道に関すること）
东北大学材料科学高等研究所（奥笔滨-础滨惭搁）
広报戦略室
TEL: 022-217-6146
Email: aimr-outreach*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）