マテリアルズインフォマティクスによる革新を先導

材料の特性予測・材料マップの開発・化学実験の自動化・マルチAIエージェントによる自律型データ解析で、材料開発を加速します。

AIとデータサイエンスが変える材料科学

マテリアルズ・インフォマティクスとは?

1個の炭素原子からダイヤモンドと黒鉛、そして無数の材料へと広がる材料空間のイメージ

私たちの周りには、材料が溢れています。全ての材料は原子でできていて、その組み合わせは膨大です。加えて、ダイヤモンドと鉛筆の芯が同じ炭素原子でできているように、材料の特性は原子構造にも強く依存します。結果、材料の選択肢はほぼ無限大と言ってよいでしょう。

材料開発は、このほぼ無限大の選択肢から、最良の一つを選ぶ作業です。これまでは、経験を積んだ専門家による勘に頼ってきましたが、この困難な課題にデータ科学的手法による解決を試みたのがマテリアルズ・インフォマティクスです。

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プロフィール

氏名 橋本 佑介
所属 東北大学 学際科学フロンティア研究所
職位 特任准教授
学位 博士(理学)、千葉大学、2005年3月
専門分野 マテリアルズ・インフォマティクス、スピントロニクス、自律実験
業績 査読付き論文31報、特許7件

AI寺子屋

データ駆動型R&Dのための包括的動画学習プラットフォーム

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マテリアルズ・インフォマティクス、材料科学、プロセス・インフォマティクス、機械学習を包括的な動画チュートリアルでカバー。

AI駆動材料マッピング

Y. Hashimoto, X. Jia, H. Li, T. Tomai
APL Machine Learning 3, 036104 (2025)

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全光学スピン波分散の観測

Y. Hashimoto, S. Daimon, R. Iguchi, et al.
Nature Communications 8, 15859 (2017) 83+引用

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光誘起磁化歳差運動

Y. Hashimoto, S. Kobayashi, H. Munekata
Physical Review Letters 100, 067202 (2008) 100+引用

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室温スピンゼーベック効果の共鳴増強

R. Ramos, T. Hioki, Y. Hashimoto, et al.
Nature Communications 10, 5162 (2019)

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反強磁性体のマクロスピンダイナミクス

D. Bossini, S. Dal Conte, Y. Hashimoto, et al.
Nature Communications 7, 10645 (2016)

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IMPRES2025 基調講演

橋本佑介
第4回粉末冶金・材料開発国際シンポジウム (2025年10月)
機械学習による熱電材料マッピング

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