エディトリアル：環境に優しいエネルギー貯蔵材料の製造－バッテリーからスーパーキャパシタまで

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Highlights interdisciplinary approaches combining AI, green chemistry, and recycling for energy storage materials.

持続可能な電気化学的エネルギー貯蔵への需要の高まりは、電池およびスーパーキャパシタの環境に優しい製造戦略に関する研究を加速させている。本リサーチトピック「エネルギー貯蔵材料の環境に優しい製造：電池からスーパーキャパシタへ」は、グリーン合成、先進製造、人工知能（AI）、および持続可能なリサイクル技術を統合した新興アプローチを強調し、次世代エネルギーシステムを可能にするものである。寄稿された論文は、最近の画期的進展を示すだけでなく、エネルギー貯蔵技術の環境フットプリント—世界的なカーボンニュートラルと循環経済目標を達成するための重要な前提条件—に対処するためのロードマップも概説している。 収録された論文に共通する顕著なテーマは、持続可能な材料設計とエネルギーシステム最適化へのAIおよび機械学習（ML）の統合である。重要なことに、マイクロ波技術は、閉ループ電池リサイクルと持続可能な資源回収に向けた有望な低炭素経路を提供する。今後を見据えると、マイクロ波リサイクルとリアルタイムモニタリングおよびAIベースのプロセス制御との統合により、材料回収率をさらに向上させ、エネルギー変動を低減できる可能性がある。同様に重要な課題は、最初からリサイクルを考慮した電池の設計—しばしば「リサイクル設計」と呼ばれる概念—であり、これは本トピックでレビューされたマイクロ波支援アプローチと相乗効果を発揮するであろう。 総じて、本リサーチトピックの論文は、持続可能なエネルギー貯蔵材料におけるいくつかの新興トレンドを明らかにしている。第一に、AIとMLは、材料発見、プロセス最適化、およびライフサイクル管理を加速する上でますます重要になっている。第二に、レーザー加工やマイクロ波加熱などのスケーラブルなグリーン製造技術は、低エネルギーで環境に優しい製造経路を可能にしている。第三に、界面工学とリサイクル戦略は、電気化学的エネルギーシステムのより広範な持続可能性フレームワークにますます統合されている。 全体として、本トピックは、現代のエネルギー貯蔵研究におけるグリーンケミストリー、インテリジェント製造、先進界面科学、および循環経済原則の収束の高まりを浮き彫りにしている。これらの寄稿が、環境に責任を持ち、スケーラブルで、高性能なエネルギー貯蔵技術に向けたさらなる学際的取り組みを刺激することを願っている。 最後に、本リサーチトピックの成功に貴重な貢献と支援をいただいたすべての著者、査読者、および編集者に心から感謝する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The growing demand for sustainable electrochemical energy storage has accelerated research into environmentally friendly fabrication strategies for batteries and supercapacitors. This Research Topic, Eco-Friendly Fabrication of Energy Storage Materials: From Batteries to Supercapacitors, highlights emerging approaches integrating green synthesis, advanced manufacturing, artificial intelligence (AI), and sustainable recycling technologies to enable next-generation energy systems. The contributions not only showcase recent breakthroughs but also outline a roadmap for addressing the environmental footprint of energy storage technologiesa critical prerequisite for achieving global carbon neutrality and circular economy goals.A prominent theme among the collected articles is the integration of AI and machine learning (ML) into sustainable material design and energy system optimization. Importantly, microwave technologies offer a promising low-carbon pathway toward closed-loop battery recycling and sustainable resource recovery. Looking ahead, the integration of microwave recycling with real-time monitoring and AI-based process control could further improve material recovery rates and reduce energy variability. An equally critical challenge is the design of batteries with recycling in mind from the outset-a concept often termed "design for recycling"-which would synergize with the microwave-assisted approaches reviewed here.Collectively, the articles in this Research Topic reveal several emerging trends in sustainable energy storage materials. First, AI and ML are becoming increasingly important for accelerating material discovery, process optimization, and lifecycle management. Second, scalable green fabrication technologies such as laser processing and microwave heating are enabling low-energy and environmentally friendly manufacturing routes. Third, interfacial engineering and recycling strategies are increasingly integrated into the broader sustainability framework of electrochemical energy systems.Overall, this Topic highlights the growing convergence of green chemistry, intelligent manufacturing, advanced interface science, and circular economy principles in modern energy storage research. We hope these contributions will inspire further interdisciplinary efforts toward environmentally responsible, scalable, and highperformance energy storage technologies.Finally, we sincerely thank all authors, reviewers, and editors for their valuable contributions and support in making this Research Topic successful.

• openalex https://doi.org/10.3389/fchem.2026.1894576first seen 2026-06-12 05:26:46 · last seen 2026-06-16 04:53:44