#機械学習 の論文解説
Ferumaが追跡する電池技術から機械学習に関するエディション一覧
Edition #1 · 2026年7月13日(月)
計算加速と機械学習 — 材料科学の高速化フロンティア
10-20倍の高速化
Edition #2 · 2026年7月10日(金)
電池から量子センサまで—計算・実験・理論の融合が切り拓く材料科学
計算効率3-4桁向上
Edition #4 · 2026年7月3日(金)
電池ネットワーク最適化—電解質インピーダンス解析の新展開
Langevin方程式ベースのIOモデル（EIS解釈精度向上）
Edition #5 · 2026年7月2日(木)
材料探索の構造記憶から電池デバイスの動的最適化へ—計算と実験の融合
82.9%
Edition #8 · 2026年6月27日(土)
電池劣化診断の革新—機械学習と物理モデルの融合
25個の故障セルから325個の非故障セルへ—13倍規模のフィールドデータ活用
Edition #9 · 2026年6月26日(金)
AI時代のエネルギー革新 — 材料・電力・計算の統合設計
48V→高電圧DC配電への構造転換
Edition #10 · 2026年6月24日(水)
電池から電力系統へ—機械学習が牽引する材料・制御の検証革命
計算値と実験値の乖離を事前登録で可視化
Edition #11 · 2026年6月20日(土)
鉱物表面の原子構造解析—リチウム同位体の仕事関数測定
従来モデルでは説明不可能な大きな曲率を観測
Edition #13 · 2026年6月18日(木)
エネルギー貯蔵から大気観測まで — 電池・CO2技術の融合フロンティア
XCO2推定の精度向上（従来モデルベース反転法から深層学習へシフト）
Edition #14 · 2026年6月17日(水)
電池材料からAI駆動探索へ — 次世代エネルギー材料の統合的開発
12種類のML算法を統合
Edition #15 · 2026年6月16日(火)
電池から材料へ — 機械学習と先端計測が開く次世代デバイス開発
サブナノ秒スケール
Edition #16 · 2026年6月13日(土)
電池材料から計算科学へ—機械学習が拓く材料設計の新時代
収束時間1-2ns（従来比100倍以上高速化）
Edition #17 · 2026年6月12日(金)
電池から材料へ—マルチスケール解析が拓く次世代デバイス
200mA/cm²での過電圧246mV
Edition #19 · 2026年6月10日(水)
エネルギー貯蔵から自律発見まで—マルチスケール応用の広がり
周波数調整・容量管理など複数用途への同時対応
5.3Edition #22 · 2026年5月26日(火)
電池から電動化へ — 材料設計と充電制御の最前線
100以上の科学スキルを統合
5.4Edition #24 · 2026年5月13日(水)
マルチスケール計算が拓く電池材料革新—機械学習と第一原理の融合
917個の候補材料スクリーニング
4.5Edition #25 · 2026年5月12日(火)
ナノスケール輸送現象の制御—マルチスケール材料シミュレーションへの展開
マイクロメートルスケル対応—従来比で時間分解能1000倍向上
5.0Edition #26 · 2026年5月11日(月)
エネルギー貯蔵から材料科学へ—電池・蓄電システムの最適化と基礎科学の融合
計算コスト O(N⁴)→低スケーリング化
7.7Edition #30 · 2026年4月30日(木)
全固体電解質の界面設計最前線 — Li₃OCl系からSEIナノ解析まで
計算速度350×加速
7.6Edition #32 · 2026年4月28日(火)
Na-ion電池の次世代正極・負極材料 — ホウ素ドープ酸化物から新規2Dカーボンまで
容量163 mAh/g達成