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物質の結晶構造を高速に予測するデータ解析技術の開発

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-I

体系的番号 JPMJPR18UE
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR18UE.18070003

研究代表者

鈴木 雄太  東京理科大学, 大学院基礎工学研究科, 大学院生(修士課程)

研究期間 (年度) 2018 – 2019
概要現在の材料開発では、計測データの効率的な解析が課題となっています。本研究では、X線回折データから結晶構造を高速かつ高精度に予測するために、材料データベースからのX線回折シミュレーションと機械学習を組み合わせた、人間とAIが協働する新しい方法論を構築します。さらに、構築した機械学習モデルを解析することで、これまで熟練者が暗黙知として用いてきた識別規則を具体的に抽出し、新しい知見の獲得を目指します。
研究領域情報と未来

報告書

(1件)
  • 2019 終了報告書 ( PDF )

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2019-08-01   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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