水素は次世代エネルギーキャリアとして期待されていますが、その実用化には、水素を安全かつ高密度に貯蔵できる材料の開発が課題となっています。国立大学法人東北大学の研究グループは、固体水素貯蔵材料の一種である侵入型金属水素化物について、水素貯蔵量wと室温平衡圧Peq,RTが、物理的に意味のある少数の記述子によって説明できることを明らかにしました。本研究では、文献情報から構築した水素貯蔵材料データベースDigHydと、解釈可能な機械学習手法であるシンボリック回帰GoodRegressorを組み合わせ、原子半径、熱伝導率、弾性特性などが水素貯蔵...

近年、データ駆動型人工知能（AI）は、新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として注目されています。しかし、材料研究の重要な実験データは、論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、有効に利用することが難しい状況でした。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。さらに、水素貯蔵材料（注...