AIが導くカーボンナノチューブ分散プロセスの最適化~CNTの構造を壊さない分散プロセスで世界最高性能の印刷型透明導電膜を実現~

2026-01-21 産業技術総合研究所

産業技術総合研究所(産総研)は、AI(機械学習)を活用してカーボンナノチューブ(CNT)分散プロセスを最適化する新手法を開発した。CNT分散では従来、超音波処理による欠陥導入や結晶性低下が課題だったが、本研究では溶媒・分散条件をデータ駆動で最適化し、CNT構造を損なわずに高分散を実現した。機械学習、分子動力学シミュレーション、ハンセン溶解度パラメーターを統合することで、CNT・分散剤・溶媒の相互作用を可視化し、最適溶媒を合理的に選定した。その結果、ウェット法でありながらドライ法に匹敵する性能を持つ世界最高性能の印刷型CNT透明導電膜を達成した。本技術は、透明電極や次世代電池材料など、CNTの大面積・低コスト製造への応用拡大が期待される。成果はAdvanced Functional Materialsに掲載された。

AIが導くカーボンナノチューブ分散プロセスの最適化~CNTの構造を壊さない分散プロセスで世界最高性能の印刷型透明導電膜を実現~
AIが導くCNT分散プロセス最適化

<関連情報>

データ駆動型およびメカニズムに基づく印刷可能なカーボンナノチューブ透明導電膜の合理的設計 Rational Design of Printable Carbon Nanotube Transparent Conductive Films via Data-Driven and Mechanistic Insights

Ying Zhou, Ken-ichi Nomura, Shun Muroga, Makoto Yoneya, Don N. Futaba, Takeo Yamada, Reiko Azumi, Kenji Hata
Advanced Functional Materials  Published: 21 January 2026
DOI:https://doi.org/10.1002/adfm.202524038

ABSTRACT

Achieving controlled dispersion and assembly of carbon nanotubes (CNTs) is a fundamental challenge that underpins their broad application in electronics, optics, and energy storage devices. Transparent conductive films (TCFs) used in touch panels and flexible electronics serve as a model system for highlighting the importance of dispersion-state engineering. Despite their excellent electrical and optical properties, CNTs are difficult to exfoliate into fine bundles without introducing structural damage, particularly under scalable, solution-based processing. In this study, we present a data-guided strategy for the rational design of CNT dispersions. By combining machine learning models trained on exfoliation datasets with molecular simulations and solubility parameter analysis, we identify effective solvent systems for use with an acidic polymer dispersant. This approach enables a mild, non-sonication process that preserves CNT length and structural integrity, yielding uniform networks. The resulting CNT TCFs exhibit high crystallinity (G/D > 160), low sheet resistance (35 Ω sq−1 at 90.2% transmittance), and fine-line printability below 20 µm. This work demonstrates how data-driven and mechanistic insights into dispersion can be leveraged to produce printable, high-performance CNT films. Moreover, the methodology offers a versatile framework for scalable, industrially relevant CNT dispersion and assembly, with broad applicability to nanomaterials processing and solvent-processed device fabrication.

0501セラミックス及び無機化学製品
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