産業技術総合研究所 研究AIにより画像からアルミニウム合金の強さを予測
－深層学習を用いてアルミニウム合金の組織画像から機械的特性を予測する技術を開発－
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
画像データ/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/深層学習/人工知能（AI）/システム構築/脳神経回路/金属元素/温室効果ガス/循環型社会/温室効果/気候変動/ケイ素/金型/融点/キャリア/機械的特性/材料特性/じん性/熱伝導度/破壊靭性/アルミニウム/シリコン/ニューラルネット/マグネシウム/リサイクル/引張強度/資源循環/自動車/新エネルギー/長寿命化/熱伝導/微細構造/光学顕微鏡/寿命/神経回路
発表・掲載日：2025/02/05
ポイント
光学顕微鏡を用いて撮影したアルミニウム合金の微視組織の画像から、深層学習AIを使うことで材料の強度を予測する技術を開発20条件、1条件当たり12画像のデータから精度の高い特性予測を実現
高性能なアルミニウム合金の開発、特にリサイクルアルミニウム合金の開発に貢献
論文情報
掲載誌：Acta Materialia論文タイトル：Mechanical property prediction of aluminium alloys with varied silicon content using deep learning
著者：Yuichiro Murakami, Ryoichi Furushima, Keiji Shiga, Tatsuya Miyajima and Naoki Omura
DOI：https://doi.org/10.1016/j.actamat.2024.120683