菅原 義之
マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とプロセス・インフォマティクス(PI)は,材料開発の設計から合成,製品化に至る各段階において導入が進んでおり材料選定から製造方法探索の高速化・高効率化と戦略的な研究開発を可能とする手法として注目されています.本誌では2015 年7 月号に「マテリアルズ・インフォマティクス」特集を企画するとともに,協会においても2022 年度よりインフォマティクス研究会が発足し,MI およびPI はセラミックス材料研究に変革を起こしつつあります.本特集では,セラミックス研究を変貌させるMI およびPI の最新の研究動向について紹介いたします.(特集担当委員:後藤知代・町田慎悟・大熊 学・赤松寛文,編集協力:申ウソク(産総研)・セラミックスのためのインフォマティクス研究会)
藤本憲次郎・相見 晃久
本稿では,コンビナトリアルプロジェクトから四半世紀にわたる「セラミックス粉体のためのコンビナトリアル技術」の取り組みについて紹介する.
長藤 圭介
本稿では,固体高分子形燃料電池の触媒層塗布乾燥のプロセス探索を題材としたプロセスインフォマティクスの事例を紹介する.AIロボットを用いた自律探索は,ハイスループットの探索を実現するだけでなく,ヒトの勘・コツ・経験を踏まえつつ,探索範囲を拡張する強力なツールである.
奥山 勇治・堂園 航汰
実験を基にしたプロトン伝導度のデータベースと化学種情報で構築された記述子を用いて機械学習によりぺロブスカイト型酸化物中のプロトン伝導度の予測を行った結果を紹介する.
溝口 照康
人工知能技術を利用したマテリアルズインフォマティクスが国内外で盛んに研究されている.本稿では著者らの研究グループで得られた機械学習を活用した界面と表面の構造・物性予測に関する成果について述べている.
世古 敦人・若井 颯音
機械学習ポテンシャルにより,第一原理計算に近い精度の計算が高速に実現可能である.このような機械学習ポテンシャルを系統的に構築し,リポジトリとしてWEBに公開している.本稿では,機械学習ポテンシャルの構築方法や応用例について紹介する.
田村 友幸・烏山 昌幸
X線吸収分光法で得られる吸収端近傍のXANESについて,数少ない第一原理計算結果を機械学習することで,原子配列の情報だけからスペクトルを予測する技術を紹介する.
清水 亮太
本稿では,我々のグループで進めてきた無機固体薄膜の自律合成の例を概説し,自律実験の今後に向けた期待と課題,さらには世界の動向について紹介する.
伊藤 敏雄
複数のガスセンサシグナルを機械学習に掛けてにおいを分類する研究,および,過去の酸化スズセンサ開発時に取得したデータを活用したセンサ作製プロセス条件最適化に関する研究を紹介する.
沓掛健太朗
材料プロセスインフォマティクス(PI)について,結晶成長への応用を中心に,マテリアルズインフォマティクス(MI)との違いの観点からPIの特徴や難しさを議論する.次いで,結晶成長関連の研究事例をオーバービューしながら,PIの課題と展望を述べる.
小椋 俊彦・岡田 知子
本稿では,溶液中のナノ粒子や生物試料をそのままの状態で直接観察が可能な走査電子誘電率顕微鏡の概要とその観察結果,さらに画像解析処理システムに関して報告する.
波多野祐規
佐藤 武・原田 高志・久木野 暁
田中 諭
KHAN Sovann
佐々木典子