AIと物理の融合で水素貯蔵材料の設計図を描く ―高容量と実用圧力を両立する材料探索を加速し、水素エネルギー社会の実現へ貢献―

2026-06-11 東北大学

東北大学の研究グループは、AIと材料物理学を融合し、水素貯蔵材料である侵入型金属水素化物の性能を支配する要因を明らかにした。研究では、文献から構築した水素貯蔵材料データベース「DigHyd」と、結果の解釈が可能な機械学習手法であるシンボリック回帰(GoodRegressor)を組み合わせて解析を実施した。その結果、水素貯蔵量は主に「平均金属原子半径」と「平均熱伝導率」によって決まり、室温平衡圧は「平均せん断弾性率」と「平均ポアソン比」に強く支配されることを解明した。これにより、従来のブラックボックス型AIでは得にくかった物理的理解を伴う設計指針が得られ、実用上重要な約1気圧の室温平衡圧を維持しながら高い水素貯蔵量を実現するための具体的な材料設計ルートを提示した。本成果は、データ科学と材料科学を結び付けて固体水素貯蔵材料の探索を効率化するものであり、水素エネルギー社会の実現に向けた材料開発の加速に貢献すると期待される。

AIと物理の融合で水素貯蔵材料の設計図を描く ―高容量と実用圧力を両立する材料探索を加速し、水素エネルギー社会の実現へ貢献―
図1. 本研究の流れ。文献データベース DigHyd からPCT測定データを整理し、シンボリック回帰手法GoodRegressorにより重要な記述子を抽出、材料設計へつなげます。

<関連情報>

格子間水素化物における水素貯蔵容量と平衡圧力に関する統一的な記述子フレームワーク A unified descriptor framework for hydrogen storage capacity and equilibrium pressure in interstitial hydrides

Seong-Hoon Jang,Di Zhang,Xue Jia,Hung Ba Tran,Linda Zhang,Ryuhei Sato,Yusuke Hashimoto,Yusuke Ohashi,oyoto Sato,Kiyoe Konno,Shin-ichi Orimo and Hao Li
Chemical Science  Published:25 May 2026
DOI:https://doi.org/10.1039/D6SC03089K

Abstract

Hydrogen is a promising energy carrier, yet its practical deployment is limited by the lack of storage materials that simultaneously achieve high storage capacity (w) and practical equilibrium pressure at room temperature (Peq,RT). Interstitial metal hydrides offer fast kinetics and favorable thermodynamics (high Peq,RT) but suffer from intrinsically low w. Here, we establish a physically interpretable, data-driven framework to uncover descriptor–property relationships in interstitial hydrides using a curated database of pressure-composition-temperature measurements (Digital Hydrogen Platform, DigHyd) and white-box symbolic regression. Strikingly, the analysis reveals a clear separation of governing mechanisms, in which w is governed by geometric and lattice conditions, captured by the average atomic radius (〈rM〉) and average thermal conductivity (〈κ〉), with an optimal regime of 〈rM〉 ∼ 1.47 Å and relatively low 〈κ〉. In contrast, Peq,RT is governed by elastic properties, captured by the average shear modulus (〈G〉) and average Poisson’s ratio (〈ν〉), reflecting the role of lattice rigidity and mechanical compliance. These relationships are translated into compositional optimization pathways that follow the descriptor trends above, enabling the design of candidate materials with enhanced w under practical equilibrium conditions (Peq,RT ∼ 0.1 MPa). This work establishes a general, interpretable strategy for physics-informed design of energy materials systems.

0703金属材料
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