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研究キーワード:東北大学における「材料特性」 に関係する研究一覧:3件
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発表日:2026年2月21日
1
AIが「理想の主翼」を自律設計、計算コスト1/10で大型旅客機主翼の最適形状を導出
―水素・アンモニア燃料機など脱炭素機の開発加速に期待―
炭素繊維強化プラスチック(CFRP)を用いた次世代航空機の設計において、燃費向上のための「翼の細長化(高アスペクト比化)」と「軽量化」の両立は最大の課題です。東北大学流体科学研究所の Liu Yajun 特任研究員、阿部圭晃准教授、および九州大学大学院工学研究院の下山幸治教授らの研究チームは、強力なAI手法である「多目的ベイズ最適化」を導入し、膨大な計算(数千回)が必要な設計解析を従来の10分の1まで短縮することに成功しました。本研究の...
キーワード:アスペクト/最適化/人工知能(AI)/アンモニア/トレードオフ/樹脂/ファイバー/持続可能/炭素繊維/材料特性/持続可能な開発/カーボン/CFRP/プラスチック/軽量化/航空機/繊維強化プラスチック/炭素繊維強化プラスチック/複合材/複合材料
他の関係分野:情報学化学生物学工学
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発表日:2025年12月13日
2
材料に潜む「欠陥」を予測する新AI技術を開発
―新材料探索の新たな基盤技術として期待―
物質中に必ず存在する点欠陥は、材料特性を大きく左右する重要な要素であり、新材料の発見においてその特性の把握は不可欠です。しかし、欠陥形成エネルギーの評価には多大な計算資源が求められる量子力学計算が必要であり、実用材料探索の大きな障壁となっていました。東北大学大学院工学研究科の澁井千紗大学院生(研究当時)、同大学金属材料研究所の清原慎講師、Soungmin Bae助教、熊谷悠教授らは、結晶をグラフとして扱うグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用し、半導体や絶縁体中の欠陥がとり得る複数の電荷...
キーワード:AI/グラフニューラルネットワーク/ニューラルネットワーク/機械学習/人工知能(AI)/材料科学/DFT/バンドギャップ/光吸収/絶縁体/持続可能/材料特性/持続可能な開発/ドーピング/点欠陥/電気伝導/電子構造/ニューラルネット/金属材料/酸化物/半導体/密度汎関数理論/量子力学/エネルギー変換/結晶構造/スクリーニング
他の関係分野:情報学工学農学
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発表日:2025年10月20日
3
セラミックス粒界における高速原子拡散の直接観察に成功
―セラミックスの焼結メカニズムの解明と新たな粒界設計指針の構築―
東京大学大学院工学系研究科附属総合研究機構の幾原雄一東京大学特別教授(兼:東北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)教授)、柴田直哉教授、石川亮特任准教授、二塚俊洋特任研究員らのグループは、名古屋大学の松永克志教授、横井達矢准教授と共同で、原子分解能電子顕微鏡法と理論計算(シミュレーション、注2)により、原子が結晶粒界に沿って高速拡散(注4)する機構を明らかにしました。セラミックスの多結晶体に極微量の添加元素を導入すると、さまざまな材料物性の性能を向上させることができます。これまでに、結晶粒界が添加元素の高速拡散経路であることは知られていましたが、原子レベルでの...
キーワード:ニューラルネットワーク/機械学習/結晶格子/拡散過程/時間分解/多結晶/多結晶体/電子線/材料科学/原子分解能/原子分解能電子顕微鏡/走査透過型電子顕微鏡/持続可能/材料特性/持続可能な開発/STEM/イオン伝導/原子構造/原子配列/アルミニウム/シミュレーション/ニューラルネット/結晶粒界/電子顕微鏡/電子顕微鏡法/動力学/分解能/分子動力学/量子力学/空間分解能/分子動力学計算
他の関係分野:情報学数物系科学総合理工工学
東北大学 研究シーズ