神戸大学分子フォトサイエンス研究センターの立川貴士教授、隈部佳孝特命助教、および大学院理学研究科の西村拓真大学院生は、奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科物質創成科学領域の藤井幹也教授、原嶋庸介准教授らの研究グループとの共同研究により、太陽光と水からCO₂フリー水素を製造できる光触媒^注1）の性能を、少数データから予測できる機械学習モデルを開発しました。
本研究では、安全・安価・安定な光触媒材料であるヘマタイト^注2）に複数の異種元素をドープ^注3）した光触媒電極を作製し、水素生成性能の指標である光電流値を、元素の特徴量や実験データに基づいて高精度に予測することに成功しました。さらに、二段階LASSO回帰^注4）という新たな手法を開発し、光電流値の予測に寄与する光触媒電極の特徴を抽出することを可能としました。加えて、モデル構築に用いていない元素組成のサンプルに対する予測でも、実測値との誤差が小さいことを確認し、本手法が未知サンプルに対しても高い予測精度を有することを実証しました。
これらの成果により、太陽光水素製造システムに関連する光触媒電極の重要な特徴を明らかにするとともに、最適なドーパントの組み合わせや濃度の探索に要する膨大な試行時間を大幅に短縮できると期待されます。
本研究成果は、2025年7月8日に、米国化学会が刊行する学術誌「ACS Catalysis」のオンライン版で公開されました。