#機械学習プローブ の論文解説
Ferumaが追跡する電池技術から機械学習プローブに関するエディション一覧
#1
5.0Edition #1 · 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）
#双方向インバータ#エネルギー貯蔵システム#系統安定性
#2
5.4Edition #2 · 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
#Na-ion電池#ハードカーボン#細孔構造制御
#4
5.6Edition #4 · 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）
#Li-Mg合金負極#デンドライト抑制#紡錘状分解
#5
5.7Edition #5 · 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
#SOC推定#LFP電池#カルマンフィルタ
4.5Edition #13 · 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
#ナノフルイディクス#メムリスタ#バーミキュライト
5.0Edition #14 · 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
#BMS制御#需給制御#周波数調整