新材料を設計・合成するためにはさまざまなデータが必要であるが、これらのデータを多量に用意することが難しいため、良質なデータをいかに集められるかが成否を分ける。 少量でも良質なデータが...

基調講演では東京工業大学の細野秀雄栄誉教授が「データ駆動型は日本の材料研究を海外が追いかけるために始まった。... 文科省の「マテリアル先端リサーチインフラ」(ARIM)、物質・材料研...

物質・材料研究機構の材料データプラットフォーム「DICE」の機能を強化する。... マテリアルは多分野に材料を提供する基盤的研究領域。データ連携の環境を整えることで学術全体への波及効果を狙う。

一方、需要の多くを占めるPCに回復の兆しが見られないのが懸念材料。データセンター向けサーバーやスマートフォン新製品の需要増が、市況の回復のけん引役として期待される。 ... 今後の明...

素材・製造分野の研究データを環境分野の研究者が解析するような多面的な分析を支える異分野データ連携が必須になる。... 実際、一度はやっていられないということになった」と、物質・材料研究機構材料データプ...

物質・材料研究機構は、マテリアル分野でのデータ駆動型研究の“リサーチャージャーニー”支援機能を開発する。... 物材機構が提供する材料データプラットフォーム上で、どのデータと人工知能(AI&#...

物質・材料研究機構は、材料データプラットフォーム「DICE」をクラウドに移設し外部機関が利用しやすくする。... さらに複数の機関でデータをためて共有するデータ蓄積・共有サービス「...

順送金型は一つの金型内に複数の工程を設け、1ショットごとに次の工程へ自動で材料を送りながら次々と加工する手法。... 加工に必要な数値制御(NC)データの一部はインドメーカーに作成を依...

いわゆるITやデータ科学を材料研究に応用して起業する。... トヨタ 材料・データ解析、計画支援 実験データにAI技術やデータ科学を用いる手法は研究開発の...

デジタル導入期での取り組み例の一つに、材料の研究開発のスピードを革新する「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」がある。原材料や添加剤の材料データや実験データ、プロセスデータなどを...

タイヤの構造や形状、物性値に関する材料データ、評価条件を担当者がシステムに入力すると、予測されるタイヤ特性値をAIが出力する。... このためAIの学習に用いるデータを細分化する必要があり、予測精度向...

材料の開発研究は、研究者の経験や勘を頼りに地道な実験を繰り返す研究から、データ科学を駆使したデータ駆動型研究への転換が図られようとしている。... 物質・材料研究機構(NI...

そんな無機結晶化学の世界をデータ科学で解明し、役立つ新物質を探すのが、筆者が研究代表者を務める共同研究プロジェクト「新規結晶の大規模探索に基づく革新的機能材料の開発」である。 ...

モーターなどのモデルベース開発に材料データを提供して設計の自由度を高めるなど、学理で産業競争力を底上げする動きが活発化している。... 手法やツールがそろいデータの効果的な活用法が見えてきた」と、物質...

中性子が材料に当たると、脆化(ぜいか)など、強度が劣化することが知られており、材料の交換時期を適切に規定するには、核融合炉内環境と同等の中性子照射下で材料の特性変化を調べる必要がある。...

材料データや人工知能(AI)技術、データ科学手法を産学で集中的に蓄えることで、研究開発を加速する。... 磁石材料の実験データと科学論文などからテキストマイニングでデータを収集。......

例えば、企業の抱える膨大な製造プロセスのデータと、大学の研究データを組み合わせて材料を探索する研究だ。... 深海や土壌、埋め立て地など微生物の生息データと、プラスチック材料の結晶性や分子構造などの材...

データ基盤は強固なセキュリティー、データ解析処理の再現性、DBの探索法などが特徴だ。 ... データ駆動型研究を推進するため、分野別のデータ基盤整備も進める。先進は物質・材...

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...