次世代AIが明らかにする磁性材料のエネルギー損失のメカニズム

東京理科大学、筑波大学、岡山大学、京都大学の共同研究チームが、次世代の説明可能な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ました。この成果は、電気自動車（EV）の性能向上や省エネルギー技術の発展に繋がる可能性があると期待されています。

磁性材料のエネルギー損失とは？

電気自動車のモーターでは、磁性材料が発するエネルギー損失が全体の効率低下の要因となっています。その損失はモーターの約30%を占め、年間に約6億トンのCO₂を排出することに相当します。しかし、その説明が不十分だったことから、材料設計におけるボトルネックになっていました。

AIによる「見える化」に成功

研究チームは、無方向性電磁鋼板（NOES）を対象に、次世代AIを用いて、そのエネルギー損失がどのように発生するのかを可視化することに成功しました。このモデルは数学的トポロジーと熱力学の自由エネルギーの概念を組み合わせており、磁壁の複雑な役割を見分けることで、エネルギー損失の原因を明らかにしました。これにより、従来見過ごされていた微細な要因を特定することが可能になりました。

今後の展望

この新たなアプローチは「AI for Science（AI4Science）」の一例であり、他の物理現象やデータ科学分野にも応用できる可能性があります。特に、半導体デバイスや電池材料など、多様な環境エネルギー材料への展開が期待されています。

研究結果は、国際学術誌『Scientific Reports』に掲載されており、今後のエネルギー利用の最適化に貢献することが期待されています。持続可能な未来に向けて、研究チームは引き続き、新技術の開発に取り組んでいく方針です。