ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点が理解できる！

実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解できる！

ペロブスカイト太陽電池など

次世代太陽電池研究における

マテリアルズ・インフォマティクスの活用

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

次世代太陽電池として高分子太陽電池やペロブスカイト太陽電池の研究開発が進められている。これらの素子性能は、材料の構造や物性だけでなく、成膜プロセスや不純物・素子構造など多くの因子が複雑に影響するため、開発には多大な労力と時間を有する。一方、人工知能を用いた材料開発（マテリアルズ・インフォマティクス：MI）が注目を集めており、構造・物性の相関が強い材料で成果をあげている。本講座では、実験的な超高速材料スクリーニング法とMIさらにはロボットを用いた自動測定による次世代太陽電池の開発について紹介し、実験化学者がMIをどのように活用できるかの実例を解説する。

◆受講後、習得できること

• 比較的小スケールデータによる機械学習構築の基礎
• ペロブスカイト太陽電池、有機太陽電池の現状と問題点の理解
• ロボットによるラボオートメーションの現所う
• 実験データをベースにした機械学習の利用方法と効果を理解
• マイクロ波を用いた電磁波分光法の基礎と応用方法の理解

◆受講対象者

本テーマにご関心のある材料メーカーの方、
実験をベースにしたＡＩ業務のご担当者など。

担当講師

大阪大学 大学院　工学研究科　教授 博士（工学） 佐伯 昭紀 先生

セミナープログラム（予定）

１．機械学習とマテリアルズインフォマティクス

1-1 イントロダクション
1-2 世界でのプロジェクト
1-3 教師ありなし学習
1-4 アルゴリズム
1-5 LASSOおよびRigde回帰
1-6 非線形モデルへの適用
1-7 過学習
1-8 コーディングの実際

２．高分子太陽電池

2-1 イントロダクション
2-2 高分子太陽電池の設計指針
2-3 これまでの開発方法
2-4 高速実験スクリーニングによるプロセス最適化
2-5 機械学習による高分子太陽電池の研究
2-6 説明可能モデルの構築
2-7 失敗データの重要性
2-8 実験による実証
2-9 画像データ（原子間力顕微鏡）の機械学習と実証

３．ペロブスカイト太陽電池および塗布型無機太陽電池

3-1 イントロダクション
3-2 ペロブスカイト太陽電池の発電機構と特長
3-3 実用化と鉛フリーの動向
3-4 スズペロブスカイト太陽電池の現状
3-5 スズペロブスカイト太陽電池のAサイトカチオン混合効果
3-6 高速実験スクリーニングと機械学習によるAサイトカチオン混合効果
3-7 Ag-Bi-I系（3元素）塗布太陽電池
3-8 MM’-Bi/Sb-I系（4, 5元素）塗布太陽電池
3-9 ロボットによる自動測定や機械学習による探索

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年3月26日（火）　12:30-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●録音・録画行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。

• 配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
• 準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

お申し込み方法

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