従来の課題 嗅覚は、食の安全、環境モニタリング、医療診断、快適な生活空間の創出など、私たちの暮らしに欠かせない役割を担っています。このように重要な人間の嗅覚を、人工的に再現する人工嗅覚技術(嗅覚センサ)は、複数の化学センサでニオイ分子を検出し、AI(人工知能)がそれを分類・識別する技術です。しかし現在の人工嗅覚は、化学センサの感度や識別精度に限界があり、実用化は十分に進んでいません。この課題を解決するには、人工嗅覚を支える化学センサをさらに高性能化する必要があります。その中心となるのが、ニオイ分子をとらえる「感応材料」の開発です。...

従来の課題 無機物質は複数元素を反応させることで合成します。過去に合成されていない新物質の合成に成功し、その物質が特殊な物性や役立つ機能を持っていれば、新材料として実用化が期待できる「宝」となる可能性もあります。しかし結晶構造データベースにない組み合わせの中には、過去に試してただ反応しなかっただけのものも多く含まれており、合成の可能性をあらかじめ予想することが効率的な新物質探索のために求められていました。 成果のポイント 今回、3種類以内の元素の組における物質の生成...

従来の課題 材料データは機密性が高く、他機関と共有することが困難です。しかし、取得には多大な時間とコストがかかり、機関を超えた活用が望まれます。特に、発電設備の耐熱材料寿命データは、取得に10年以上かかる場合があり、産学連携が求められています。 成果のポイント NIMSは、データを秘匿したまま各機関で分散して機械学習を行うシステムを開発し、6社2国研のデータをお互いに開示せずに秘匿したまま機械学習を実施。耐熱鉄鋼材料の長期耐久性を予測するモデルを構築しました(図)。...