フラウンホーファー製造技術・先端材料研究所（IFAM）は、電気自動車用リチウムイオンバッテリーの安全かつ効率的なアップサイクルを可能にする、量子センサーと人工知能（AI）を組み合わせた画期的な方法を発表しました。ドイツ連邦教育研究省（BMBF）の支援を受けるQuaLiProMプロジェクトは、使用済みバッテリーの残存電力と残存寿命を非破壊的に判定し、持続可能な二次利用への道を開くことを目指しています。
この革新の中核となるのは、バッテリーセルの磁場を高精度で測定するダイヤモンドベースの量子センサーの使用です。これらのセンサーは、時間のかかる充電サイクルを必要とせずに異常、欠陥、充電状態を検出し、産業への統合に理想的です。収集されたデータは、AIを活用したディープラーニング手法によって分析され、バッテリーの健全性を分類し、アップサイクルに適したセルを特定します。
Industrial Dynamics GmbHが主導するこのプロジェクトには、フリードリヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク（FAU）、Nehlsen AG、その他のパートナーが参加しています。FAUは量子センサーの開発と磁場データの分析を担当し、フラウンホーファーIFAMはAIベースの健全性（SoH）分類に注力しています。この技術の産業利用への拡大を目指し、バッテリーの製造とリサイクルにおける資源効率の向上と廃棄物の削減を推進します。
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背景
リチウムイオンバッテリーのアップサイクルとは、使用済みの電池を廃棄せず、電気自動車での使用後に、より低い性能要求の用途（例えば家庭用蓄電システムなど）へ再利用することを指します。これにより、資源の効率的な利用と廃棄物の削減が図られます。
残存寿命や残存電力を評価する際に用いられる「非破壊的判定」とは、バッテリーを分解したり、長期間の充電テストを行ったりすることなく、その状態を確認する手法です。通常、バッテリーの健全性を正確に把握するには時間がかかる充電サイクルが必要ですが、このプロジェクトではダイヤモンドベースの量子センサーを用いて磁場を高精度で測定することで、短時間で異常や欠陥、充電状態を検出します。
また、収集されたデータを処理する「ディープラーニング」は、人工知能（AI）の一種です。人間の脳神経網の働きを模倣したアルゴリズムを用いて、量子センサーから得られた複雑な磁場データを分析し、バッテリーの健全性を自動的に分類します。これにより、アップサイクルに適したセルを効率的に特定することが可能になります。
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2025年2月3日