平岡裕章 高等研究院教授は、谷脇三千輝 東京理科大学修士課程学生（研究当時）、小嗣真人 同教授らの研究グループと、次世代の説明可能AI「拡張型自由エネルギーモデル」を用いて、実際の磁性材料のエネルギー損失の原因を明らかにしました。
电気自动车（贰痴）の心臓部であるモーターでは、磁性材料が発生する「エネルギー损失（鉄损）」が、大きな効率低下の原因となっています。この损失はモーター全体の约30％を占め、世界规模では年间约6亿トンの颁翱2排出に相当する深刻な课题です。しかしこれまで、その损失のメカニズムは详しく解明されておらず、材料设计のボトルネックとなっていました。
そこで本研究では、モーターに広く使われる无方向性电磁钢板（狈翱贰厂）を対象に、次世代の説明可能础滨「拡张型自由エネルギーモデル」を用いて解析しました。本モデルは、数学のトポロジーと热力学の自由エネルギーの概念を组み合わせて、构造―机能―因果をホワイトボックス的に接続できるモデルです。
解析の结果、エネルギー损失が増大する场所を、顕微镜画像上に可视化することができました。特に、これまで一括りにされてきた复雑な磁壁の役割を见分けて、その位置を「见える化」することに、世界で初めて成功しました。これは、実际の材料に潜んでいた知见を引き出す、新たなアプローチとなります。
今回の手法は、物理とデータ科学を融合した次世代の説明可能AIであり、「AI for Science（AI4Science）」を象徴する技術です。熱力学の汎用性を活かして、磁性材料に限らず、半導体デバイスや電池材料など、多様な環境エネルギー材料への展開も期待されます。今後はエネルギー利用の最適化を通じて、未来社会の実現に貢献していきます。
本研究成果は、2025年7月15日に、国際学術誌「Scientific Reports」にオンライン掲載されました。
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【书誌情报】
Michiki Taniwaki, Ryunosuke Nagaoka, Ken Masuzawa, Shunsuke Sato, Alexandre Lira Foggiatto, Chiharu Mitsumata, Takahiro Yamazaki, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yasuhiko Igarashi, Yuta Mizutori, Sepehri Amin Hossein, Tadakatsu Ohkubo, Hisashi Mogi, Masato Kotsugi (2025). Automated identification of the origin of energy loss in nonoriented electrical steel by feature extended Ginzburg–Landau free energy framework. Scientific Reports, 15, 23758.
