マテリアルズ・インフォマティクス・プラットフォーム（MIP）の紹介
ペロブスカイト太陽電池と固体電池で実証済み
バシラ・キャットゥーフ博士 - カスタマーサクセス - マテリアルゾーン
連絡先 Contact@Materials.Zone、Set a のミーティングを行いました。
Materials Zone TechBlickでのプレゼンテーション - 2022年6月16日（木）14:45～15:05（日本時間
訪問 バーチャルブース
マテリアルズ・インフォマティクス・プラットフォーム（MIP）革命
Materials Zoneは、Materials Informatics (AI/ML) Platform、略してMIP（マテリアルズ・インフォマティクス）です。以前のマーケティング／セールスにおけるCRM革命のように、MIPは素材／プロダクトのための次の組織プラットフォーム革命です。AI/MLを搭載し、あらゆるデータからあらゆるインサイトを迅速に可視化し、研究開発、サプライチェーン、製造、ビジネスという複数のステークホルダーにサービスを提供します。したがって、発見から商業化までの材料／製品イノベーションを加速させます。
MIPは、多次元、非構造化、および分散した材料データを取り込み、研究開発、サプライチェーン、および製造のためのML駆動の結果に変換します。これは、迅速かつコスト効率よく、そして持続可能な共同組織プラットフォームで行われます。Materials Zoneは分野にとらわれず、太陽電池、固体電池、水素技術、建築材料、ポリマー、3Dプリント、合金、コーティング、パッケージング、ヘルスケア、計測などの分野で実証されています。フォローする ビデオリンク を、以下の例のようなプラットフォームで実証しています。
図1：Materials Zone（MIP）-生データから迅速な洞察へ-。 ショートドキュメントをダウンロード
ペロブスカイトデータベースプロジェクトのペロブスカイト太陽電池（PSC）を通じて、プラットフォームのデモを行う予定です (www.perovskitedatabase.com)PDPは、98名の科学者が収集し、15,000以上の研究論文から抽出された42,000以上のデバイスを含むMaterials Zoneでホストされています。PDPはnature energy誌で発表され、研究者は蓄積されたグローバルな知識を活用し、より良いスタート地点に立つことができるようになりました。次に、固体電池を使った簡単なデモンストレーションを紹介します。
なぜペロブスカイトが面白いのか？
ペロブスカイト太陽電池（PSC）は、2009年の3.8%から2022年には25.7%に向上する非常に高い電力変換効率（PCE）を達成できることから、PV産業における破壊的技術となると予想されています。 (https://www.science.org/doi/10.1126/science.abh1885). 高効率で、軽量かつフレキシブル（1平方メートルあたりの重量がシリコンの10分の1）であることが、PSCを非常に魅力的なものにしています。Rethink Energy社は、PSCは2025年までに世界の太陽光発電市場シェアの7%を達成し、2030年までに29%以上に増加すると予測しています（予測される効率が30%向上し、コストが最大50%削減されると仮定しています）。Allied Market Research社は、ペロブスカイト太陽電池の世界市場規模は2030年までに66億ドルに達し、2021年から2030年までのCAGRは32.4％で成長すると推定しています。
典型的なPSCは、5つの主要な構成要素で構成されています。
透明導電性酸化物(TCO).
電子輸送層(ETL).
ペロブスカイト
正孔輸送層(HTL)
バックコンタクト
図2：典型的なPSCスタック。（a）ダイレクトアーキテクチャ、（b）インバーテッドアーキテクチャ。画像はイメージです。https://doi.org/10.1021/acsami.5b01049
各PSCデバイスの性能は、ソーラーシミュレーターのセットアップを用いて測定され、4つの主要な性能指標（PCE、FF、Voc、Jsc）がI-V曲線から計算/観察されます。
研究室での一日
日々の研究開発活動では、材料、組成、成膜技術、プロセス、温度、その他のパラメータなど、各構成要素ごとに複数の変数を微調整しています。私たちが選んだPDPサブセットは、4つの性能指標がそれぞれ40の記述子に依存する、特に興味深い調製技術にあたります。
これらの44の指標と記述子は、それぞれ機器から直接得られるか、または追加の計算が必要です。新しいサンプル（太陽電池）をテストするたびに、これを繰り返す必要があります。
どの記述子が最も予測しやすいかを事前に確認することは困難であるため、新しいサンプルをテストするたびに160（40の4倍）の散布図をすべて作成する必要があります。次の太陽電池テストを設計するためには、これらをレビューし、比較する必要があります。自動化されていない場合、これには多くの時間と労力がかかり、推論ではなく「試行錯誤」が行われることになります。
ハンズフリーでゼロエフォートなデータの可視化
Materials Zoneは、44の指標と記述子を自動的に取り込み、研究者がデータとそれが投影する洞察を視覚的に拡大することを可能にします。160のプロットを瞬時に計算し、ピアソン相関行列を使用して簡単に比較検索できるため、最も支配的な記述子を示すことができます。濃い赤と濃い青の「四角」は、最も有意に相関のあるプロットを示し、「四角」をクリックするだけで簡単に見ることができます。また、ヒストグラム表示により、サンプルをインテリジェントに「検索」することも可能です。
この60秒は ビデオ ファイル取り込み、ファイル可視化、相関関係（散布図検索）、ヒストグラム検索（フロー動画）までのすべてを表示します。
これにより、研究者は次の進化サイクルにおいて、最適な太陽電池に迅速に収束させることができる。各ステップにおいて、研究者は次のテストを定義する。そこでは、データ駆動型の結論として、最適設計に収束するか、十分な記述子が測定されていないか、データセットに予測モデルを適切に構築するためのセルの種類が十分でないか、などが考えられる。
図3: 図3：研究者から始まり、研究者に戻る流れを示したもの。黒い矢印は研究者が行う仕事、緑色の矢印はMaterials Zoneが自動的に行う仕事を表しています。 クリック を見る お客様の声 ペロブスカイトの研究に関連した上記の内容を説明したビデオです。
ラピッドインサイト
ソーラーシミュレーターで得たI-Vカーブを手作業で計算し、4つの性能指標を計算し、160枚のチャートを作成するとなると、丸1日以上かかる面倒な作業です。さらに、そのグラフの中からインサイトを探すとなると、さらに時間がかかるかもしれません。
デモで見たとおり ビデオ, をクリックすると、真っ赤な相関図「四角」が現れ、次のようなチャートがすぐに表示されることを発見したのです。
図4：4つの性能指標（Jsc、Voc、FF、PCE）とETLの厚みを示すグラフ。
ペロブスカイトDBに掲載されたこの作成方法による、ETLの厚さとPSCの性能の間の負の相関は、研究者を驚かせるかもしれませんし、そうでないかもしれません。確実に言えることは、より薄いETLをテストして、最適な厚さを見つけ、他の要因をコントロールする必要があるということです。正確な予測モデルを得るためには、さらなるMaterials Zoneのモジュールが必要です。
固体電池はなぜ面白いのか？
固体電池は、現在の液体電解質を用いたリチウムイオン電池よりも高いエネルギー密度が期待されている。さらに、爆発や火災の心配もありません。そのため、それ自体の安全性に加え、安全性を確保するための部品が不要になり、さらに省スペース化も実現できます。ですから、特にEV用途では、固体電池の技術が有力な候補になります。
電池は、少なくともPSCと同じように多くの寸法があります。さらに、充電と放電を繰り返す非常に長いサイクルで試験する必要がある。そのため、各サンプルごとのデータ量が多くなり、サンプル試験を終了するまでの時間も長くなる。したがって、このデータを収集し、モデル化し、分析することは、これまで以上に難しく、コストがかかり、時間がかかるのです。
そこで、これまでのMaterials Zoneの紹介に加え、以下をご覧ください。 ビデオ このプラットフォームが提供する分析ツールを使って、研究者がテストしたすべての電池のサイクルを迅速に分析する方法を示しています。これにより、研究者のプロセスが加速され、労力と時間が削減されます。
まとめると
を簡単に説明し、実演しました。
材料系製品（太陽電池やバッテリーなど）の研究開発活動は、多次元的な問題である。
多次元的な問題を効率的に分析するためには、すべての次元とその間の相関関係を単一のビューで提示する全体論的なビューが不可欠である。
私たちは、プロジェクト進行の全体的な単一ビューが、研究者が次のステップについてより良い研究開発の意思決定を行うのに大きく役立つことを示しました。
Materials Zone Platformは、研究開発データの収集、データベース化、分析を自動化し、その効率を大幅に向上させ、洞察に満ちたパターンを認識することができることを示しました。
[This is automatically translated from English]
