電池技術開発におけるデータ活用の問題点

開発過程で得られる実験データの多くは、データ数が限られる一方で、多数のパラメータが影響し合うため、一般的なデータ解析手法（多変量解析など）の適用は容易ではありません。
このような電池データの活用を諦めてませんか？

機械学習×ドメイン知識の活用による予測モデル構築

データが少ない、機械学習は難しそう、とあきらめていませんか？
電池の知識を掛け合わせることで、もっと柔軟に解析できます。

高度で迅速な解析により開発をフルサポート

• ●新規材料解析、課題解決など解析目的に応じて、適切な解析手段をご提案
• ●電池評価向けに整備したNMR、多機能X線回折、FE-EPMA（B?F軽元素高感度）、新型AFM、X線CT、水蒸気TGなども活用できます。

製品をそのまま迅速に内部における欠陥や構造変化についてのデータを提供

• ●空隙、配向などを画像解析ソフトを活用し、可視化・定量
• ●製品の使用過程での構造変化をそのまま追跡

【本技術の関連リンク】
　＞ 最新型X線CT装置による非破壊内部構造解析

電池の中身を調べて電池設計思想を把握し、充放電特性や抵抗測定だけではわからない多くの情報を得ることによりニーズに合った電池を選定

電池設計思想～電極設計（バランス）・化学分析・公開情報調査から電池を診る～

電池に各用途に適した設計思想があります。選定した電池はその用途にマッチしていますか。
KRI保有の電極設計（バランス）・化学分析・公開情報などの調査により、電池選定をスムーズにします。