Masashi Kishimoto 研究室

主宰者：Masashi Kishimoto
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、固体酸化物燃料電池（SOFC）および固体酸化物電解セル（SOEC）を中心とした高効率エネルギー変換技術の開発に取り組んでいます。これらのデバイスの性能向上を目指し、電極と電解質の界面構造やポーラス電極の微細構造が電気化学反応に及ぼす影響を、実験と数値シミュレーション両面から解明しています。特に、アンモニアやメタンなどの多様な燃料の直接利用、水蒸気と二酸化炭素の共電解による合成ガス製造など、実用的なエネルギー利用を念頭に置いた研究が進められています。 微細構造の最適化に向けて、機械学習を積極的に活用しているのが特徴です。生成的敵対的ネットワーク（GAN）を用いてポーラス電極の三次元微細構造を仮想生成し、その性能を予測する手法の開発を行っています。同時に、深層学習やニューラルネットワークを応用して、複雑な輸送現象と電気化学反応の挙動をより効率的に評価できるモデルの構築にも取り組んでいます。 さらに、全固体電池の負極における層状結晶構造内のイオン輸送や、化学ループ燃焼における酸素キャリア材料の反応特性など、関連するエネルギー技術へも研究を展開しています。微視的な分子・原子スケールの第一原理計算から、マクロなセルシステムの性能解析まで、多階層的なアプローチにより、次世代エネルギーデバイスの実現を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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