産業技術総合研究所 研究機械学習を活用したナノセルロースの新評価技術を開発
－沈降データから比表面積値を予測、品質管理や物性予測への応用が期待－
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
アスペクト/マッチング/回帰分析/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/畳み込みニューラルネットワーク/深層学習/人工知能（AI）/品質管理/分析技術/非線形/検出器/ピレン/樹脂/ファイバー/力学物性/プロピレン/生分解/カーボンニュートラル/持続可能/材料特性/ナノファイバー/カーボン/CAM/ナノメートル/ニューラルネット/プラスチック/環境負荷/軽量化/原子間力顕微鏡/再生可能資源/資源循環/自動車/耐久性/電子顕微鏡/二酸化炭素/熱膨張/比表面積/複合材/複合材料/生分解性/経済成長/TEMPO/セルロース/セルロースナノファイバー/ナノセルロース/バイオマス/スポーツ/予測モデル
発表・掲載日：2025/02/13 English
ポイント
ナノセルロースの形状情報を反映する比表面積を高精度に予測するモデルを開発沈降挙動をヒートマップ画像に変換し、深層学習による解析技術を構築
予測した比表面積値を用いてポリプロピレン/ナノセルロース複合材料の物性予測に成功
論文情報
掲載誌：Carbohydrate Polymer Technologies and Applications論文タイトル：Machine Learning-Assisted Sedimentation Analysis of Cellulose Nanofibers to Predict the Specific Surface Area
著者：Koyuru Nakayama, Akio Kumagai, Keita Sakakibara
DOI：10.1016/j.carpta.2025.100697