| 研究課題/領域番号 |
25K01492
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分26010:金属材料物性関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円)
2027年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2026年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2025年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 状態図 / 人工知能 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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