最新AI技術で解明された磁性材料のエネルギー損失とその影響

近年、環境問題が深刻化する中、持続可能なエネルギー技術の開発が進められています。その中でも特に電気自動車（EV）の効率向上が求められ、多くの研究者が磁性材料に関する新しいアプローチを模索しています。ここで注目されるのが、東京理科大学、筑波大学、岡山大学、京都大学の共同研究による最新の成果です。この研究では、次世代AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用い、磁性材料におけるエネルギー損失の原因を特定しました。

磁性材料が問題にされる理由

電気自動車に搭載されるモーターでは、磁性材料から発生する「エネルギー損失」、いわゆる鉄損が大きな課題です。これにより、モーターの効率が約30%も低下してしまうため、経済的にも環境的にも深刻な影響を及ぼします。年間では、推定で6億トンものCO₂が排出されるとされていますが、これまでこの損失のメカニズムは十分に解明されていませんでした。

研究のアプローチと成果

今回の研究においては、無方向性電磁鋼板（NOES）を分析対象に選定し、次世代の説明可能AIを活用しました。具体的には、構造、機能、因果を通じて互いに関連を持つ要素を、ホワイトボックス的に接続する手法です。このアプローチにより、磁性材料のエネルギー損失が生じる具体的な部位を顕微鏡で「見える化」することに成功しました。特に、複雑な磁壁の役割を分かりやすく特定し、その位置を可視化したことは、世界でも初めての試みです。

結果として、材料の設計への新たな道筋が見えてきたと言えるでしょう。

今後の展望

この次世代AIの技術は、単に磁性材料に限らず、半導体デバイスや電池材料など様々なエネルギー材料へ応用される可能性があります。AI技術を駆使することで、素材の性能を向上させる新たな手法が確立されることが期待されます。そこで、研究者たちは今後この成果をさらに広く展開し、エネルギー利用の最適化を目指して努力を続ける意向です。

本研究の成果は、「Scientific Reports」において2025年7月15日にオンラインで公開され、注目を集めています。