物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）のシ・チャンリＮＩＭＳジュニア研究員と館山佳尚グループリーダーらは、ソフトバンクと共同で、金属リチウム電池の寿命を予測する機械学習モデルを開発した。４８個の電池セルデータを学習させると、予測精度を表す決定係数は０・８９となった。金属リチウム電池技術はまだ未成熟で劣化のメカニズムなど未解明な要素が多い。研究初期に指針を示せれば試行錯誤を効率化できる。

金属リチウム負極とニッケル過剰系正極で電池を作り、充放電曲線などのデータを集めた。データから３５個の特徴量を抽出して重要度を調べると、放電関連で９個、緩和関連は３個の特徴量が寿命と高い相関を示した。

１２個の特徴量の組み合わせ４０９５通りを評価すると放電５個、緩和１個の特徴量を用いた機械学習モデルが最も精度が高く、決定係数が０・８９になった。まだわからない研究対象に対し無理にメカニズムを仮定しなくても性能を高められる。