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研究内容
出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。
論文
- ハレム ランディ. DFT計算とベイズ最適化を組み合わせた全個体電池用高速イオン伝導体材料の効率的探索. Japan engineering & technology intelligence . 66 [11] (2018) 33-40
- Nataly Carolina Rosero-Navarro, Haruna Watanabe, Randy Jalem, Maycol Mena, Xinhao Yang, Shota Sugio, Hiroaki Ito, Yoshitaka Tateyama, Akira Miura, Kiyoharu Tadanaga. Microstructure-controlled Li ion conductive oxide–based ceramic solid electrolytes supporting high current densities. Electrochimica Acta. 528 (2025) 146233 10.1016/j.electacta.2025.146233 Open Access
- Naoaki Kuwata, Gen Hasegawa, Sihao Xing, Kenjiro Hashi, Yoshitaka Matsushita, Randy Jalem, Kazunori Takada, Hitoshi Onodera, Shuhei Yoshida. Fast lithium-ion diffusion in pyrochlore-type oxyfluoride Li1.25La0.58Nb2O6F. Solid State Ionics. 428 (2025) 116924 10.1016/j.ssi.2025.116924 Open Access
書籍
口頭発表
- JALEM, Randy. Thermodynamic and ion transport properties at bulk and interfaces of Li ionic conductors in all-solid-state batteries by first-principles calculations and machine learning potentials. 2026 International Conference on Resilience and Intelligence for Sustainable Energy (2026 RiSER Conference). 2026 招待講演
- JALEM, Randy. Computational Design of Solid Electrolytes and Their Atomistic Insights for Advancing All-Solid-State Batteries. The 2025 International Conference on Green Electrochemical Technologies & 2025 Annual Meeting of Electrochemical Society of Taiwan. 2025 招待講演
- JALEM, Randy. Exploration of Anti-Perovskite-Type Solid Electrolytes by Combined High-Throughput DFT Calculations and Multi-Objective Bayesian Optimization Scheme. The 26th Asian Workshop on First-Principles Electronic Structure Calculations (ASIAN-26). 2025
エネルギー・環境材料研究センター
高スループット第一原理計算とAI手法による全固体電池用の材料デザイン
全固体電池，固体電解質，第一原理計算，分子動力学計算，マテリアルズインフォマティクス，機械学習
概要
全固体電池は、非可燃性の固体電解質と高電圧の正極材料または高容量の電極の組み合わせにより、高エネルギー密度と高い安全性を備えているため、次世代のエネルギー貯蔵において最も有望な候補として広く認識されている。特に、全固体電池はの優れた特徴は、固体電解質の高い単一イオン伝導性、優れた熱安定性、簡素化されたパッケージング設計に由来している。本研究では、高スループット第一原理計算とAI手法を用いて、Liイオン電導度の高い固体電解質の新規材料探索を行う。
新規性・独創性
本研究では、高精度な第一原理分子動力学シミュレーションを用いてLiイオン伝導率などの材料特性を算出するとともに、AIを活用した材料特性最適化手法を適用することで、広範な材料探索空間を系統的に計算探索し、優れた特性を有する新規化合物を同定することを目指する。イオン伝導率に加えて、計算上設計した材料の安定性についても、熱力学的手法による評価を行うとともに、実験材料データベースを基に合成可能性を予測するよう学習したAIモデルを用いて評価する。これにより、実用化の可能性が高い候補材料を提案することを可能にする。さらに、計算上設計した材料について、他の電池材料と接触した状態における特性を、ヘテロ界面を明示的にモデル化することで評価する。
内容
Liの時空間相関解析に基づき、NドープLi₆Zr₂O₇が新規Liイオン伝導体としてLi拡散を活性化することを確認した。また、第一近接原子間距離およびそれ以上の距離において顕著な相関が検出され、約2.6、5.1、7.9 Åを中心とする相関バンドが観察された。これらの相関バンドは、構造内に高度に連結したLiイオンの移動経路ネットワークが形成されていることを示している。
β-Li₃PS₄固体電解質について、MLIPに基づくMDシミュレーションおよびパーシステンスダイアグラム（PD）手法を用いて、バルク構造内および異なる種類の粒界（例：ねじれ粒界、傾角粒界）におけるLiイオンの移動経路トポロジーを解析した。その結果、PDプロファイルの形状とLiイオンの活性化エネルギーとの間に強い相関があることを確認した。
まとめ
有望なインシリコ候補固体電解質材料の実際の合成は現在進行中です。また、大規模な材料スクリーニングのために開発された計算手法は、固体電解質の探索だけでなく、他のバッテリー材料の探索にも使用される予定である。生成されたデータセットは、将来のデータ駆動型材料設計の取り組みにおいても非常に有用と期待されている。
