機能性複合材料創生のための機械学習システムの開発

• 研究課題/領域番号: 25K08291
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分26030:複合材料および界面関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 杉尾 健次郎 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (90294545)
• 研究分担者: 松本 洋明 香川大学, 創造工学部, 教授 (40372312)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: マテリアルズ・インフォマティクス / Webアプリケーション / 放電焼結

研究開始時の研究の概要

放熱材料の材料特性（熱的および機械的特性）は，材料プロセスや組織と密接に関連しており，その関係を明らかにするには多くの実験と考察が必要である。MI（Materials Informatics）を用いることで，その開発速度が飛躍的に向上し，新材料の発見が容易になると期待されるが，いくつかの課題がある。本研究では，それらの課題を解決するために，IoT化した放電プラズマ焼結装置で収集したデータから特徴量を抽出し，機械学習を用いて材料特性と製造条件の関係を解析する。さらに，多目的ベイズ最適化により，目標とする特性を持つ放熱材料の製造方法を提案し，材料開発の効率化を目指す。