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NISTEP注目科学技術 - 2023_W5

概要
機械学習を中心とした電極反応プロセス設計手法です．これに関して，回答者が専門とする電気化学反応プロセスは，一般的に数種の反応種，添加種が溶液中に存在する複雑系であり，それらの働きやそれに応じたプロセス設計が非常に困難な場合が多く，機械学習などによるプロセス設計の加速化が期待されると考えました．
キーワード
機械学習 / めっきプロセス / 電池電極反応
ID 2023_W5
調査回 2023
注目/兆し 兆し
所属機関 大学
専門分野 ナノテクノロジー・材料
専門度 高
実現時期 -
分析データ 推定科研費審査区分（中区分） 27 （化学工学）
分析データ クラスタ 11 （理化学/エネルギー・脱炭素）
研究段階
研究室での研究開発段階ですが，データの蓄積がなかなか進まないのか，会社間での連携が進まないのか，ニーズはあるものの，遅々として開発が進んでいないような印象があります．盛り上がりも今一つです．
インパクト
先と同様ですが，
実現された暁には，
　・革新的な次世代蓄電デバイスの開発/設計が実現されると期待されます
　・高度な情報社会を支える電子部品の発展/小型集積化が加速されると期待されます
またこれらを通じて，カーボンニュートラル，創蓄省エネルギーシステムの高効率化と次世代エネルギー社会の創出に大きく寄与することが期待されます．

必要な要素
データを有する組織間の連携が不可欠と考えられます．