人工知能(AI)システムを用いた材料探索により、蓄電池、太陽電池、集積回路などに利用できる新たな200万種もの候補物質を予測した論文である。... また、これらの候補物質の合成方法は、...

トヨタ自動車は企業や大学などと幅広く連携し、材料探索マップを作る共創活動を始めた。... トヨタは企業や大学などに限らず、広く連携して材料探索マップを作る提案を始めた。... 新手...

従来材料は同8マイクロボルトだった。材料探索の幅を広げて性能を向上させる。 ... 単純な積層構造でも効果があったため材料を探索して性能を向上させる。

私たちの研究対象は、磁石材料に限らず、モーターコア用の軟磁性材料や、ハードディスクドライブの磁気記録媒体、磁気データの読み書きに使うスピントロニクスデバイスなど広く磁性材料にわたる。これらの材料でも理...

通常、新材料探索は人間によるトライ&エラーで行われる。... 私たち人間が寝ている間も絶えず材料探索を続ける。 自律材料探索AIは、人間とは違って先入観や偏見を持つことなく材...

工場や物流、農業分野で、組み合わせの最適化による効率的なスケジュール設計や材料探索などに活用できるという。

新材料開発に応用できる。 ... 原子層の組み合わせは変えられるため、新材料探索の手法になり得る。

情報科学を活用して材料探索するマテリアルズ・インフォマティクス(MI)や、材料特性の発現機構を計測によって解明する材料解析は、その代表的なアプローチだ。 ... 一方...

磁石の中に現れる「異常ホール効果」と非磁石の「スピンホール効果」の大きさをそれぞれ理論計算から予測し、材料探索の指針を実験的に検証した。高いスピン変換効率を示す材料を探すための指標になる。 &...

今後、新たな触媒材料候補の有効性の検証を進める。 アンモニアをクリーンに合成するための触媒探索の共同研究において、アトモニアの触媒に関する知見と、富士通が開発した高速な量子化学シミュ...

バンドギャップ誤差抑制、材料探索を効率化 早稲田大学の谷口卓也准教授らは、有機材料の結晶構造を人工知能(AI)に学習させると物性予測の精度が向上することを証明した。....

高度化する二次電池材料などに従来より微細な合金膜を形成する受託サービスを展開する。... 「電子材料や二次電池では、従来より微細な粒子へ緻密に成膜する需要が高まっている。... 「新装置は、月産100...

大規模探索、AIで高速化 人工知能(AI)大手のプリファード・ネットワークス(東京都千代田区、西川徹社長)とENEOSが開発した原子レベルシミュレータ...

次世代電池の材料探索および電極作製法の最適化につながる。... イオンの拡散係数は電池性能を決める重要な要素だが、従来手法では電極作製法や充放電状態の影響を受け、材料固有の拡散係数を得るのは難しかった...

樹脂材料の評価試験などを自動化する。 ... 高品質データと機械学習を組み合わせると「より効率的かつ広域な材料探索ができる」と説明する。 さらに実験自動化を少量逐次...

熟練技術が必要な製造条件の調整や材料探索を月額9万9000円(消費税込み)で効率よく実現できる。

資源リスクの低い磁性材料の開発につながる。 量子力学に基づいて物性を予測する第一原理計算で候補物質を探索する。... 銅は非磁性元素で磁性材料の探索に用いられることは少ない。

そのため、量子科学技術研究開発機構(QST)では水素貯蔵材料や燃料電池触媒など、さまざまな装置・機器の要素となる「材料」の開発を、「量子ビーム」を用いたユニークな方法で行っている。&#...

人工知能(AI)がレシピをつくり、IoT(モノのインターネット)化した自動実験装置が自律的に材料探索を行う。... 材料開発の現場では、合成のみならず、物性・...

従来の電極では、バインダーや基材など機械的強度を保持するための材料が重量の大部分を占め、電池反応に直接寄与する割合が小さいことが課題であった。... 今後は、電池内部反応の先端分析による劣化機構解明や...