NIMSクリープデータシートを用い、機械学習によってフェライト耐熱鋼のクリープ寿命予測をおこなった。サポートベクター回帰手法によるものが最も予測性能が高く、テストデータに対するクリープ寿命の常用対数の二乗平均平方根誤差は0.14と小さく、これは1.38倍以内の予測精度を有す...

近年、高分子分野においても、マテリアルズ・インフォマティクスへの関心が高まっている。一方で、高分子の多様性を反映して、系統的なデータの少なさや、データの統合が困難なことが問題になっている。ここでは、世界的な高分子データベースを俯瞰した上でのPoLyInfoの位置づけ、インフ...

計測に機械学習など、統計的な手法を導入するときの共通課題を、関連技術の歴史を織り交ぜつつ解説します。材料が持つ物理・化学的コンテキストの多様性と、本来計測が持つべき汎化性を評価軸にして、代表的な手法の位置づけと応用における制約を考え、計測インフォマティクスを材料開発などに展...