• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Development of a Next-Generation Phase Diagram AI Integrating Machine Learning and Scientific Knowledge

Research Project

Project/Area Number 25K01492
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 26010:Metallic material properties-related
Research InstitutionNational Institute for Materials Science

Principal Investigator

田村 亮  国立研究開発法人物質・材料研究機構, マテリアル基盤研究センター, チームリーダー (20636998)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 高山 大鑑  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (40760369)
寺山 慧  横浜市立大学, 生命医科学研究科, 准教授 (50789328)
森戸 春彦  東北大学, 金属材料研究所, 准教授 (80463800)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥25,480,000 (Direct Cost: ¥19,600,000、Indirect Cost: ¥5,880,000)
Fiscal Year 2027: ¥9,490,000 (Direct Cost: ¥7,300,000、Indirect Cost: ¥2,190,000)
Fiscal Year 2026: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
Fiscal Year 2025: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
Keywords状態図 / 人工知能 / 機械学習
Outline of Research at the Start

状態図のエキスパート研究者を凌駕する性能を持つAIを,状態図データを適切に学習することで開発し,オープンに公開する.現状の状態図AIは,状態図データを学習していないにも関わらず,状態図の初学者より優れた性能を示すことが確認できている.その一方で,状態図データが脳内に蓄積されている状態図のエキスパート研究者には太刀打ちできない.そこで本研究では,現状の状態図AIの性能を飛躍的に向上させるために,状態図データの学習方法を確立する.また,開発AIを利用した新規状態図作成を実際に行うことで,開発AIの利点・欠点を洗い出し,実験研究からのフィードバックにより状態図作成に真に有効なAIを完成させる.

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi