キーワード: 特集 マテリアル分野におけるデータ駆動研究の進展

ミクロ組織をAIが生成する

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-30/

材料設計計算工学 近年、材料組織形態情報から部材特性を計算する手法が進展している 多くの場合、部材の諸特性(力学特性、磁気特性、誘電特性…)は、ミクロな内部組織形態に依存して変化する。したがって、組織制御に基づく部材開発は、材料工学および機械工学の主要なテーマであり、その実現の基…Read More

データ駆動によるミクロ組織情報の活用

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-34/

はじめに 材料設計においては、所望の特性を有する構造や化学組成を見出し、それを実現するためのプロセス条件を明らかにすることが目的となる。そのため、プロセス、組織、特性の連関を明らかにする試みが広く行われてきた(1)。特に、結晶構造や組成が特性を支配する機能材料分野では、計算科学や…Read More

ミクロ組織・特性連関の逆問題解析

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-38/

はじめに 材料の組織-特性連関と信頼性 持続可能な社会の実現に向けては、より環境負荷の小さいエネルギーシステムへの移行と、高効率な移動体の普及が必要である。そのためには、システムを構成する材料について、軽量化のための高強度化や過酷な使用環境下で壊れないタフさが求められる。しかしな…Read More

メタマテリアルの逆問題デザイン

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-42/

はじめに 材料の不均一性:革新的な材料創成の鍵 材料の不均一性は、ナノスケールの分子構造からマイクロスケールの材料微視構造まで、幅広い範囲にわたって存在する。物質の固有な特性は、原子・分子の組成や結合状態によって決定されるが、より大きなスケールの不均一性も、材料特性に大きな影響を…Read More

マテリアルDX プラットフォームの取組み

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-19/

はじめに 材料は我が国の産業競争力の基盤を支える重要領域であり、社会課題の高度化に伴って材料への要求はますます厳しくなっている。材料は金属、セラミックス、ポリマー、複合材料など多岐にわたるとともに、さまざまな目的で使用される。特性や性能を左右する要因は複雑かつ多様である。このよう…Read More

材料研究を加速するデータ駆動手法:プロセス最適化、最小の実験数で全体を掴む

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-23/

はじめに 機械学習・人工知能技術の活用による研究革新は、多くの材料研究分野で達成されつつある。特に、「次に行うべき実験条件選択をアシストするアルゴリズム」は、材料研究に対する人工知能(AI for Materials Science)とも呼ぶことができる。適切な実験条件を決められ…Read More

マテリアル研究におけるスパースモデリング

No.1277, https://www.jsme.or.jp/kaisi/1277-27/

スパースモデリングとマテリアルDx マテリアルDxやプロセスインフォマティクスという名前が浸透してきていることからもわかるように、材料開発の場面にデータ科学を導入する流れが重要視されて久しい。データプラットフォームなどもさまざまな拠点で構築され、材料開発に資するデータベースの構築…Read More