相関分光法及び研究室規模製造による
データ駆動材質発見の加速及びスケールアップ製作

　シュタイン氏はエネルギーインフラの脱炭素化を実現できる技術を開発できるため、電池や電解機器に使用される高信頼性・高効率の材質の発見プロセスを加速することを目指している。
材質の発見プロセスでは数百の複合材料にて試験を行うため膨大な計測、データ解析及び試験準備が必要であるため、材質の発見が数か月以上かかるものである。材質の発見を加速することは今でも重要な課題である。
シュタイン氏は電気化学エネルギー貯蔵迅速研究プラットホーム（PLACES/R）を開発した結果から材質研究の自動化を実現した。このプラットホームは相互接続分析計（XRF、ラマン、FTIR、XPS等）、データ解析装置とロボットをデータサイエンスにより材質評価段階においても自動化を実現している。
人工知能（AI）が評価目標や試験パラメーターを調整するため、研究者はより深い研究計画やデータ解釈を中心に作業を行うことができる。シュタイン氏が実現できた材質発見の自動化はエネルギー部門の脱炭素化におけるエネルギー材質研究の新世代をもたらす。