東京農工大学 大学院工学研究院の山本 明保 准教授らは、人工知能(AI)の手法の1つである深層学習を活用することで、電子顕微鏡の画像からセラミックス材料の高精度な3次元ミクロ構造をモデル化することに初めて成功した。
材料の研究開発に近年進歩が著しいAIなどをより容易に適用するには、材料の機能に密接に関わるミクロ構造をサイバー空間に再現する必要があった。
同研究では、自動運転や医療用画像処理にも用いられる深層学習を、電子顕微鏡により撮影した鉄系高温超伝導材料のミクロ構造画像に応用することで、複雑なセラミックス材料のミクロ構造としては、世界最高レベルの精度でモデル化できた。
サイバー空間で実在の材料の複雑なミクロ構造を取り扱えるようになることで、材料を合成する際の構造制御モデルの高精度化や、これまで分からなかった機能発現のカギとなるミクロ構造部の「見える化」が数年以内に実現すると予想される。
また、省力・高速な解析により研究者へのフィードバックが容易になるため、カーボンニュートラルに向けて求められる、よりエコな製造プロセスの研究開発へも貢献することが期待される。<科学技術振興機構(JST)>
材料の研究開発に近年進歩が著しいAIなどをより容易に適用するには、材料の機能に密接に関わるミクロ構造をサイバー空間に再現する必要があった。
同研究では、自動運転や医療用画像処理にも用いられる深層学習を、電子顕微鏡により撮影した鉄系高温超伝導材料のミクロ構造画像に応用することで、複雑なセラミックス材料のミクロ構造としては、世界最高レベルの精度でモデル化できた。
サイバー空間で実在の材料の複雑なミクロ構造を取り扱えるようになることで、材料を合成する際の構造制御モデルの高精度化や、これまで分からなかった機能発現のカギとなるミクロ構造部の「見える化」が数年以内に実現すると予想される。
また、省力・高速な解析により研究者へのフィードバックが容易になるため、カーボンニュートラルに向けて求められる、よりエコな製造プロセスの研究開発へも貢献することが期待される。<科学技術振興機構(JST)>