ビッグデータからの材料特性の高速モデル学習と最適化

2020 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 20H00585
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 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
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 櫻井 保志 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31

審査結果の所見の概要

材料科学分野において高い性能を示す材料構造や条件および特性との因果関係について、AI技術を導入して自動的かつ高速に解析することにより、ナノテク先端材料やデバイス開発において最適な材料構造を提供するためのデータ解析基盤の研究開発を行う研究である。
材料科学分野における材料開発においては、数多い要素から材料特性の傾向をモデル化し予測し最適化することが必要であり、このためのAI技術が重要と考えられる。研究代表者等はシミュレーション技術とAI技術を融合させ、材料特性を高速に予測し、かつ構造や条件を最適化するソフトウェア開発を目指しており、独自性が認められる。またこれまでの研究活動に対しての国際的評価も顕著で、十分な研究遂行能力が認められる。