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研究キーワード:東北大学における「予測モデル」 に関係する研究一覧:3件
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発表日:2026年6月15日
1
AIの予測根拠を解読して材料設計指針を導く新手法を開発
-マテリアルズ・インフォマティクスによる材料探索の加速-
東京科学大学(Science Tokyo) 総合研究院 フロンティア材料研究所の高橋亮助教、大場史康教授(神奈川県立産業技術総合研究所(KISTEC)プロジェクトリーダー兼任)、同大学 物質理工学院 材料系の高松新修士課程学生(研究当時)は、東北大学 金属材料研究所の熊谷悠教授と共同で、材料のスペクトルデータを予測する人工知能(AI)モデルを解釈し、類似する材料をグループ化することで、材料設計の指針となる情報を抽出する新手法を開発しました。材料科学において、所望の材料特性の発現に関わる構成元素や原子配列の特徴を見いだすことは、材料設計指針の構築や物性発現機構の解明のために重要です。...
キーワード:高次元データ/AI/機械学習/深層学習/人工知能(AI)/金属元素/セレン/スペクトル/吸収スペクトル/カルコゲナイド/材料科学/マテリアルズ・インフォマティクス/光吸収/持続可能/材料特性/持続可能な開発/局所構造/原子配列/材料設計/電子構造/光学特性/金属材料/金属酸化物/酸化物/第一原理/第一原理計算/量子力学/インフォマティクス/結晶構造/SPECT/予測モデル
他の関係分野:情報学環境学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日:2026年1月23日
2
エンジンのノッキングを抑える「流れの力」を解明 経験則に科学的裏付け、より正確な予測モデル構築へ
自動車用ガソリンエンジンの熱効率向上を妨げる異常燃焼をノッキングといいます。実際のエンジン内部では、燃料と空気の混合気の複雑な流動がノッキングの発生に影響を与えることが経験的に知られていました。しかし、このような混合気の流れがノッキングにどのように作用するのか、その仕組みは十分に解明されていませんでした。東北大学流体科学研究所の角田陽大学院生、森井雄飛准教授、丸田薫教授らの研究チームは、流れ場が火炎に作用する条件下で数値シミュレーションを行い、2023年に発見した「火炎からの激しい遷移現象」の臨界条件が変化することを明らかにしました。流れ場の影響が強いほどこの遷移現象が起きる温度が...
キーワード:数値シミュレーション/持続可能/持続可能な開発/エンジン/シミュレーション/自動車/予測モデル
他の関係分野:数物系科学工学
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発表日:2025年12月9日
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なぜM9級カムチャツカ巨大地震は73年で繰り返し発生したのか
1952年にマグニチュード(M)9級の超巨大地震が起きたカムチャツカ半島沖で今年7月、再びM9級の地震が発生しました。地震学の常識を覆す発生間隔の短さの謎を解明するため、その破壊過程を精密に解析し、巨大地震が古典的な地震サイクルモデルでは説明が困難な挙動をしていることを示しました。2025年7月、ロシア・カムチャツカ半島沖でマグニチュード(M)8.8〜8.9の超巨大地震が発生しました。この地震は、1952年に起きたM9.0級巨大地震とほぼ同じ場所を再び破壊したにもかかわらず、その発生間隔はわずか73年と異例の短さであり、地震学の常識を大きく揺るがすものでした。本研究では、...
キーワード:プレート境界/巨大地震/地震学/沈み込み/沈み込み帯/南海トラフ/持続可能/持続可能な開発/ひずみ/大地震/津波/予測モデル
他の関係分野:数物系科学工学
東北大学 研究シーズ