NIMSは、国立大学法人東京大学大学院工学系研究科と共同で、燃料電池や水素製造装置に必須である電極触媒用材料のより正確な機能解析のために、高信頼性予測が可能なベイズ推定を応用したアルゴリズムを開発しました。

▶NIMSプレスリリース
▶プレスリリース詳細 (pdf:610KB)

Ken Sakaushi, Aoi Watanabe, Tomoaki Kumeda, Yasushi Shibuta, ACS Appl. Mater. Interfaces in press, "Fast-Decoding Algorithm for Electrode Processes at Electrified Interfaces by Mean-Field Kinetic Model and Bayesian Data Assimilation: An Active-Data-Mining Approach for Efficient Search and Discovery of Electrocatalysts"
DOI:10.1021/acsami.1c21038