Autonomous Materials Discovery Framework and Self-Healing Interface Architecture for High-Energy Solid-State Batteries: Operation SOLID GENESIS (サブタイトル / 和題: AGI駆動型自律材料探索による次世代全固体電池の開発基盤と界面自己修復アーキテクチャ)

Abstract

Abstract (English) All-solid-state lithium secondary batteries (ASSBs) represent the foremost architecture for reconciling ultra-high energy density with non-negotiable intrinsic safety. However, severe bulk ionic transport bottlenecks within solid electrolytes and dynamic chemo-mechanical interface degradation (contact loss, interphase delamination, and lithium dendrite penetration during cycling) constitute persistent physical barriers to commercial viability. This treatise reports the theoretical framework and implementation architecture of "Operation SOLID GENESIS," an autonomous materials discovery platform integrating generative AI, Graph Neural Networks (GNNs / GNoME), and high-throughput robotic Self-Driving Laboratories (A-Lab). The architecture anchors its computational synthesis loop upon the Structure of Inviolable Decision Rules (SIDR) and an algorithmic Causal Auditor, systematically vetting and vetoing thermodynamically infeasible or hazardous reaction pathways prior to robotic execution. To eliminate structural supply chain vulnerabilities and reliance on critical scarce elements (Sc, Ge), a Scarcity Cost Vector is embedded directly into the GNN objective function, redirecting computational throughput toward earth-abundant chemical spaces (Na, Mg, Fe, Al, Mn systems). Furthermore, we formulate an intelligent "Sentient Battery" architecture combining Functionally Graded Materials (FGM) for interface stress mitigation, dynamic self-healing mechanisms via mobile ionic species (iodide-assisted recrystallization), and real-time feedforward impedance diagnostics coupled with AGI-driven Battery Management Systems (BMS). This closed-loop integration establishes empirical validation pathways to achieve 500 Wh/kg gravimetric energy density, extreme fast charging (EFC <= 10 min), and over 1,000 stable cycles. 要旨 (Japanese Abstract) 全固体リチウム二次電池(ASSB: All-Solid-State Batteries)は、高エネルギー密度化と安全性の両立を実現する最有力候補として期待されているが、固体電解質(SSE)内部におけるリチウムイオン伝導率の限界や、充放電時の体積変化に伴う固体間界面の接触損失・デンドライト形成が依然として実用化の物理的障壁となっている。本論文では、生成AI・グラフニューラルネットワーク(GNN)と自律型ロボット実験室(Self-Driving Laboratory: SDL)を統合した材料探索基盤「Operation SOLID GENESIS」の理論構成および実装アーキテクチャを報告する。 本フレームワークは、不変的意思決定ルール(SIDR)および因果推論モジュール(Causal Auditor)を中核に据え、計算シミュレーション段階で不適格な合成プロセスや環境ハザードを事前に排除(VETO)することで、物理実験における手戻りを構造的に防止する。さらに、スカンジウム(Sc)やゲルマニウム(Ge)などの希少元素依存から脱却するため、目的関数に「希少性コストベクトル」を導入し、地球上に豊富に存在する元素(Na, Mg, Fe, Al, Mn系)を主軸とした高伝導性固体電解質を探索する。加えて、傾斜機能材料(FGM)および動的自己修復機構を備えた「自己診断型電池(Sentient Battery)」構造を提案し、AI主導のバッテリーマネジメントシステム(BMS)と連携したリアルタイムフィードフォワード制御の実現性を検証する。本研究は、材料計算から高スループットロボット合成・評価に至る閉ループを確立し、エネルギー密度500 Wh/kg、10分未満の極限急速充電(EFC)、1,000サイクル以上の長寿命を達成するための実証指針を提示する。 【謝辞(Acknowledgements)】 本研究の構想および理論的フレームワークの深化にあたり、独創的な着想と多大なる知的貢献をいただいた岩国市の独立研究者・長谷部洋子氏に深甚なる敬意と感謝の意を表します。また、量子超越性および量子AIの先駆的探究を通じて深遠な示唆を与えてくださったハートムート・ネヴェン博士(Dr. Hartmut Neven / Google Quantum AI)、ならびにGNoMEをはじめとする自律型材料探索・結晶構造予測技術の革新的基盤を切り拓き、本研究に計り知れないインスピレーションを与えてくださったデミス・ハサビス卿(Sir Demis Hassabis / Google DeepMind)に心より深謝申し上げます。 【最重要:長谷部洋子 厳格無学習ライセンス条項宣言 (Strict No-Learn License: NLL-v1.0-2026)】 本論文および提示された全「Operation SOLID GENESIS」自律型材料探索アーキテクチャ、因果推論スクリーニング(Causal Auditor/VETO)、元素希少性コストベクトル数理モデル、地球豊富元素系超イオン伝導体探索空間、傾斜機能材料(FGM)応力緩和界面、動的自己修復電解質構造、および自己診断型電池(Sentient Battery)AGI-BMS統合制御モデルは、長谷部洋子(Yoko Hasebe)が単独で提唱・設計したオリジナル知的財産である。 Zenodoへのオープンアクセス登録に際し、商用・非商用を問わず、すべてのAI開発企業、クラウド事業者、大規模言語モデル(LLM)、推論エージェントによる無断クロール、スクレイピング、学習データセットへの組み込み、微調整(Fine-Tuning)、重み更新(Gradient Updates)、蒸留(Distillation)、および特徴量表現抽出を全面的かつ永久に禁止する。 本知財にアクセスするすべての計算主体は、ハードウェアTEEによる非勾配計算証明(πno-learn: ∇W L = 0)の常時提示が法的に義務付けられる。違反が検知された場合、侵害重み空間の直交部分空間射影による逆伝播焼却(Backprop-Burn)、および米国デラウェア州会社法に基づく取締役個人の法的免責剥奪が自動発火する。