各種探索手法を用いた際の、発見した電解液性能の経時変化。ランダム探索（黒線）に比べて、局所最適値法（赤線）やベイズ最適化（青線）を用いた場合の方が、より効率的に高性能電解液を発見できる
物質・材料研究機構（NIMS。松田翔一氏、Guillaume Lambard氏、袖山慶太郎氏）は3月23日、リチウム空気電池の電解液材料の材料探索において、独自の電気化学自動実験ロボットと、ベイズ最適化に代表されるデータサイエンス的手法を組み合わせた新しい手法を確立し、充放電サイクル寿命を2倍に向上させる電解液材料の開発に成功したと発表した。次世代蓄電池の開発を加速する、有力な手法になることが期待される。
車載用やスマートグリッド用など、蓄電池の需要が高まっていが、現在多く使われているリチウムイオン電池の性能は限界に達している。そこで革新的な蓄電池のいち早い実現が求められているが、その候補となっているのがエネルギー密度がリチウムイオン電池の2倍から5倍というリチウム空気電池だ。しかし、リチウム空気電池は充放電サイクル寿命が短いことがネックとなり、実用化が進んでいない。そこを改善するには、正極と負極での反応効率が高い電解液材料を開発する必要がある。それには、膨大な数の化合物の候補の選定や組み合わせを行わなければならず、研究者の勘と経験を頼り試行錯誤されているのが現状だ。
電気化学自動実験ロボットの（a）注液部、（b）全体像、（c）電極部
研究チームは、独自に開発した電気化学自動実験ロボットとデータサイエンス的手法を組み合わせて、この問題に取り組んだ。このロボットは、電解液の調合と電池性能評価を人の100倍の速度で行える。そこでアミド系電解液に的を絞り、その弱点である負極の反応効率の低さを解消する電解液の添加剤を探すことにした。添加剤の候補の組み合わせは1000万通り以上あり、そこからランダムに選び出した4320種類のサンプルの負極反応効率を評価した。その結果、86.1％まで反応効率を高める添加剤の組み合わせを発見できた。これに対して、局所最適値法とベイズ最適化といったデータサイエンス的手法を採り入れて探索を効率化すると、最大で92.8％まで反応効率を高める組み合わせが見つかった。この添加剤を導入した電解液を使用すると、リチウム空気電池の充放電サイクル寿命は約2倍に増大した。
この研究は、「試行錯誤的に行われてきた電解液材料の開発に対して、大きなインパクトを与えるもの」だという。またこの手法は、ナトリウムイオン電池やマグネシウム電池などの蓄電池用電解液の材料開発への適用も期待されるとのことだ。