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◆発表のポイント
- 次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」で、磁性材料のエネルギー損失の原因を明らかにしました。
- 実用材料である無方向性電磁鋼板を対象に、損失の原因を顕微鏡画像上で直接「見える化」することに成功しました。
- トポロジーと熱力学の融合で、環境エネルギー材料を解析する汎用的なAI技術を創出しました。
電気自動車（EV）の心臓部であるモーターでは、磁性材料が発生する「エネルギー損失（鉄損）」が、大きな効率低下の原因となっています。この損失はモーター全体の約30％を占め、世界規模では年間約6億トンのCO₂排出に相当する深刻な課題です。しかしこれまで、その損失のメカニズムは詳しく解明されておらず、材料設計のボトルネックとなっていました。
そこで本研究では、モーターに広く使われる無方向性電磁鋼板（NOES）を対象に、次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用いて解析しました。本モデルは、数学の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、構造―機能―因果をホワイトボックス的に接続できるモデルです（※1-3）。
解析の結果、エネルギー損失が増大する場所を、顕微鏡画像上に可視化することができました。特に、これまで一括りにされてきた複雑な磁壁（＊1）の役割を見分けて、その位置を「見える化」することに、世界で初めて成功しました。これは、実際の材料に潜んでいた知見を引き出す、新たなアプローチとなります。
今回の手法は、物理とデータ科学を融合した次世代の説明可能AIであり、「AI for Science（AI4Science）」を象徴する技術です。熱力学の汎用性を活かして、磁性材料に限らず、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も期待されます。今後はエネルギー利用の最適化を通じて、未来社会の実現に貢献していきます。
本研究成果は、2025年7月15日に国際学術誌『Scientific Reports』に、オンライン掲載されました。
■論文情報
雑誌名： Scientific Reports
論文タイトル： Automated identification of the origin of energy loss in nonoriented electrical steel by feature extended Ginzburg–Landau free energy framework
著者： Michiki Taniwaki, Ryunosuke Nagaoka, Ken Masuzawa, Shunsuke Sato, Alexandre Lira Foggiatto , Chiharu Mitsumata, Takahiro Yamazaki, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yasuhiko Igarashi, Yuta Mizutori, Sepehri Amin Hossein, Tadakatsu Ohkubo, Hisashi Mogi, Masato Kotsugi
DOI： 10.1038/s41598-025-00357-z
※ 本研究の一部は、日本学術振興会（KAKENHI）科学研究費助成事業（A）（21H04656）、文部科学省革新的パワーエレクトロニクス創出基盤技術研究開発事業（助成番号 JPJ009777）、および科学技術振興機構（JST-CREST・助成番号 JPMJCR21O1）の助成を受けて実施したものです。
【発表者】
| 谷脇三千輝 | 東京理科大学大学院 2024年度修士課程修了 |
| 長岡竜之輔 | 東京理科大学大学院 博士課程1年 |
| 増澤賢 | 東京理科大学大学院 2022年度修士課程修了 |
| 佐藤駿丞 | 東京理科大学大学院 2022年度修士課程修了 |
| Alexandre Lira Foggiatto | 東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 助教 |
| 三俣千春 | 筑波大学 数理物質系 教授、東京理科大学 マテリアル創成工学科 客員教授 |
| 山崎貴大 | 東京理科大学 総合研究院 助教 |
| 大林一平 | 岡山大学 学術研究院異分野融合教育研究領域（AI・数理） 教授 |
| 平岡裕章 | 京都大学 高等研究院 教授・センター長 |
| 五十嵐康彦 | 筑波大学 システム情報系 准教授 |
| 水鳥雄太 | 筑波大学大学院 システム情報系 2023年度修士課程修了 |
| Sepehri Amin Hossein | 物質材料研究機構 磁性・スピントロニクス材料研究センター グループリーダー |
| 大久保忠勝 | 物質材料研究機構 磁性・スピントロニクス材料研究センター 副センター長 |
| 小嗣真人 | 東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 教授 |
＜詳しい研究内容について＞
次世代AIで磁性材料のエネルギー損失の原因を解明～省エネルギーな次世代EV開発への応用に期待～
【研究に関する問い合わせ先】
東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科 教授
小嗣真人
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