#機械学習ポテンシャル の論文解説
Ferumaが追跡する電池技術から機械学習ポテンシャルに関するエディション一覧
#1
6.0Edition #1 · 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
#カルシウムイオン電池#ポスト・スピネル構造#イオン輸送
#3
5.2Edition #3 · 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）
#モアレ超格子#電荷密度波#光励起ダイナミクス
#7
5.8Edition #7 · 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
#電池劣化診断#グリッド連系BESS#並列セル監視
#8
5.3Edition #8 · 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
#結晶方位解析#AC-STEM#Kikuchi回折
#9
5.1Edition #9 · 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
#Cu集電体表面改質#イオン注入#空孔工学
#10
5.3Edition #10 · 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
#鉱物表面安定性#機械学習ポテンシャル#DFT加速
#13
5.4Edition #13 · 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
#15
5.6Edition #15 · 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
#16
5.7Edition #16 · 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 #24 · 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 #25 · 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
7.7Edition #29 · 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
#全固体電池#固体電解質#界面工学