深層学習技術、計算結果一瞬で 信州大学先鋭材料研究所データ駆動型AIラボの古山通久教授・ラボ長は、ディープラーニング(深層学習)技術を用いた原子シ...

文部科学省は2022年度にデータ駆動型の材料研究開発プロジェクトを始動する。材料開発と先端計測技術、理論計算、データ科学を有機的に連携させる。... 材料と、農業や海洋、医療などと...

国内の材料開発の拠点である物質・材料研究機構は、MIのために必要な材料のデータ収集に奔走する。... AIやデータ科学の研究者でチームを組み、材料を作る考えを日本全国に広げたい」 ―...

機能性材料では触媒や伝熱材料、構造材料ではアルミニウム合金や高分子など、データ科学やAI技術によりさまざまな材料が開発されている。 ... 材料データの高速探索や機械学習、データマイ...

材料科学者を中心にAIやデータを専門とする研究者がチームを組み共同研究する。高品質な材料データを利用した材料研究を推し進める。 ... データを利用し、AIで実際の材料開発につなげる...

MolGXは、欲しい性質を持つ材料の分子形状を自動でデザインする無料のウェブアプリ。... 具体的には、ツール内に準備された材料データを基に、データ観察と選択、AI学習、分子デザインという3ステップを...

力学、電気、熱、光などの特性値を含む大量のデータには、材料に関する規則性が潜んでいる。機械学習などのビッグデータ(大量データ)解析技術によって規則性を見いだし、それに基づいて材料の特性...

物質・材料研究機構は2021年度から材料開発のためのデータ中核拠点の構築事業を始める。材料分野の研究開発を効率化するための高品質な材料データの収集や共有、活用などを行う。... 物材機構がクラウド上に...

材料データを蓄積・管理する中核拠点の整備や、高品質な材料データを生み出す研究設備の整備・高度化などを進める。... 材料分野の研究開発の効率化や高度化にはデータ駆動型の研究開発が重要で、そこには高品質...

早稲田大学理工学術院の畠山歓講師や小柳津(おやいづ)研一教授らは、さまざまな形式の材料データを単一の人工知能(AI)に学習させる手法を開発した。... 新材料や代替材料...

材料分野でのデータ駆動型研究開発のプラットフォーム(基盤)の整備や、重要技術と社会実装の領域の抽出、材料とデジタルの融合人材の育成強化などを挙げた。... データを利用した材料分野の研...

蓄積している材料データをAIなどで学習・分析し、新材料や代替材料を効率よく探索する技術「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」を活用。... MI技術を使えば、既存データをもとに材...

材料データの基盤提供者に 物質・材料研究機構は国内の材料開発を先導している。... 「AI、バイオ、量子の3分野と材料との融合分野にはデータ科学が必要だ。材料データで日本は世界トップ...

物質・材料研究機構は量子状態の精密制御で機能を発現する物質や材料を取り扱う「量子マテリアル」分野の研究体制を構築する。... 材料科学に関する人材や技術、ノウハウを集め、革新的な機能を持つ先端材料の開...

しかし、材料の実験データを得るにはコストがかかるため、実験データの量は機械学習の観点からは著しく少ないのが現状である。... 【ロボティクス】 材料データの生成・収集を高効率に行うた...

材料特性のデータを収集、人工知能(AI)で分析する技術「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」により、材料開発期間の半減を目指す。... 顧客の材料データを活用し、...

【データ基盤構築】 次世代の材料開発の方法論として、材料研究データの処理・解析に人工知能(AI)を含む最新の情報科学を適用する「マテリアルズ・インフォマティクス...

最先端の物質・材料開発現場はどうであろうか? ... しかし早くからデータベースの構築を組織的に進めてきた物質・材料研究機構(NIMS)では、専属のスタッフが...

“液化水素”の拠点立ち上げ 物質・材料研究機構は材料分野に特化した中規模組織でありながら、特定国立研究開発法人に選定された。... 磁気冷凍技術の開発と極低温での材料信頼性評価だ。....

「データにも寿命がある」と説明するのは、物質・材料研究機構材料データプラットフォームセンター副センター長の吉川英樹さん。 実験データを人工知能(AI)技術で解析し、新...