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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
九大ら，MIでウルツ型造強誘電体新材料を発見

九州大学，JFCCナノ構造研究所，産業技術総合研究所，物質・材料研究機構，防衛大学校らの研究グループは，全く新しい実用強誘電体材料として，ウルツ鉱型結晶構造を有するAgIやCuClなどが有望であることを見出した（ニュース...
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2020.12.12
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...
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2020.06.04
慶大，MIを活用しナノシート材料を高効率合成

慶應義塾大学は，科学技術振興機構（JST），東京大学と共同で，層状構造をはがしてナノシートを合成するプロセスを，マテリアルズインフォマティクス（MI）により高収率化する手法を確立した（ニュースリリース）。 MIとは，コン...
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2019.01.15

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