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マテリアルズ・インフォマティクス

マテリアルズ・インフォマティクスの記事一覧

全12件中 1〜10件目を表示

  • 神大ら，光触媒の性能を予測できる機械学習を開発

    神戸大学と奈良先端科学技術大学院大学は，太陽光と水からCO2フリー水素を製造できる光触媒の性能を，少数データから予測できる機械学習モデルを開発した（ニュースリリース）。 太陽光と水からCO2フリー水素を製造できる光触媒は...

    2025.07.09

  • 東北大，前駆体とイオン源の組合せを計算で見極め

    東北大学の研究グループは，イオン交換が生じる前駆体とイオン源の組合せを，第一原理計算によって高速で見極める技術を確立した（ニュースリリース）。 太陽電池や燃料電池などをさらに高効率化していくためには，それに適した新しい物...

    2024.04.18

  • JAISTら，知見に依らない触媒設計法を確立

    北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）と北海道大学は，ハイスループット実験と触媒インフォマティクスを駆使して前知見に依らないゼロからの触媒設計を実現する道を示した（ニュースリリース）。 ある化合物を別の化合物へと変換す...

    2021.01.28

  • NAISTら，材料開発にディープラーニングを適用

    奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）と花王は，材料工学分野にディープラーニング技術を適用する手法を開発した（ニュースリリース）。 今までの素材開発はトライアンドエラーを繰り返す方法で行なわれていた為，ディープラーニン...

    2020.12.25

  • KEKら，粉末X線回折から結晶の対称性を予測

    高エネルギー加速器研究機構（KEK），総合研究大学院大学，統計数理研究所，東京理科大学は共同で，物質・材料の構造評価に不可欠な計測データである粉末X線回折パターンから，機械学習を用いて結晶の対称性を予測する手法を開発した...

    2020.12.15

  • 東大，MIで結晶性材料の熱伝導率最小に

    東京大学の研究グループは，半導体材料の熱伝導率を内部のナノ構造によって低減することを目的として，機械学習と分子シミュレーションを組み合わせたマテリアルズ・インフォマティクス（MI）で最適なナノ多層構造を設計し，作製，評価...

    2020.06.04

  • 京大，物質合成条件の高効率探索システムを開発

    京都大学の研究グループは，1000件規模の並列合成実験データを活用して，新物質を合成するための実験条件を効率的に探索できる推薦システムの開発に成功した（ニュースリリース）。 近年，計算材料学や人工知能（AI）を活用するこ...

    2019.12.16

  • NECら，高効率で材料を開発する技術を開発

    日本電気（NEC）と東北大学は，米メリーランド大学と共同で，これまでの研究成果である実験データ生成の省力化技術と，材料特性に対する高精度での予測とその解釈性を与える技術に加え，今回新たに材料の特性向上に関わる無数の要因か...

    2019.10.31

  • NIMSら，機械学習で高分子の熱伝導性を向上

    物質・材料研究機構（NIMS），統計数理研究所，東京工業大学の研究グループは，独自の機械学習の解析技術を用いて高熱伝導性高分子を設計・合成し，従来の高分子に比べて約80%の熱伝導率の向上に成功した（ニュースリリース）。 ...

    2019.06.27

  • 阪大，AIによる高分子太陽電池の材料設計に成功

    大阪大学の研究グループは，次世代太陽電池として期待されている高分子太陽電池の高分子材料設計において，人工知能（AI）アルゴリズムの1つであるランダムフォレスト（RF）を用いて，性能予測・選別する手法を新たに開発した（ニュ...

    2018.05.09

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