| 研究課題/領域番号 |
20H00585
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
櫻井 保志 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
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| 研究分担者 |
松原 靖子 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
菅沼 克昭 大阪大学, 産業科学研究所, 特任教授 (10154444)
千葉 大地 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (10505241)
菅原 徹 京都工芸繊維大学, 材料化学系, 教授 (20622038)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
40,820千円 (直接経費: 31,400千円、間接経費: 9,420千円)
2022年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
2021年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2020年度: 14,690千円 (直接経費: 11,300千円、間接経費: 3,390千円)
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| キーワード | ビッグデータ解析 / 高速モデル学習 / パワーデバイス / スピントロニクス / リアルタイムAI / ビッグデータ / パワーデバイス材料 / スピントロニクス材料 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、先端材料開発をより効果的かつ効率的にすすめるため、科学研究とデータ科学を融合させた新たなAI技術を確立する。本研究では材料科学分野の中でも、特にパワーデバイス材料、スピントロニクス材料の研究分野にターゲットを絞り、情報科学分野との異分野連携を行う。材料開発においては、構造、組成、条件、特性などが複雑に関係しており、このような数多くの要素が含まれる複合ビッグデータを学習するための要素技術を開発する。また、シミュレーションツールと連携しながら実験条件と評価性能のデータを学習し、材料特性を高速に予測する技術、およびAIソフトウェアを開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、材料科学分野における新デバイス開発のためのAI技術を開発し、材料科学のためのデータ解析基盤を構築することを目的とする。大規模時系列データの潜在的な動的パターンを時系列モデルとして要約し、特徴量として抽出することで、イベントの要因分析を行いながら長期先のイベントを予測する技術を開発した。ビッグデータ解析のためのリアルタイムAI技術を開発するとともに、パワーデバイスのための故障予測技術、ならびにスピントロニクス歪センサのための高速解析技術を開発し、精度の高い予測と解析結果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題における成果は、産業IoT分野や医療分野へのAI適用にも有用である。産業IoT分野では工場内の設備管理や異常検知、故障予測等に本技術を展開してゆくことで、生産性の向上、製品品質の向上、不良品発生の低減化が可能であり、数社の連携企業において、技術移転、事業化を実施した。また、医療分野では、脳神経外科、心臓血管外科、産婦人科、消化器外科など、本研究課題の研究成果をベースとして高速学習と時系列予測に関する医療AI技術の開発をすすめている。
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