# クリープ破断時間および高温引張強度予測モデルの連合学習

https://mdr.nims.go.jp/datasets/ad78f5b0-2ac7-4836-8212-7bca86e00250

## File

- [111_TETSU-2024-124-2.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/11817986-a329-4911-bdf4-8ba4f56ba2a0/download) ([Detail](https://mdr.nims.go.jp/filesets/11817986-a329-4911-bdf4-8ba4f56ba2a0.md))

## Id

ad78f5b0-2ac7-4836-8212-7bca86e00250

## Local identifier



## Visibility

open_to_public

## State

published

## Created at

2025-07-25T07:01:32.033001Z

## Updated at

2025-07-25T23:30:25.448082Z

## Published at

2025-07-25T23:16:43.749683Z

## Doi



## First published url

https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2024-124

## Date published

2025-04-01

## Recorded date published

2025

## Resource type

journal_article

## Manuscript type

vor

## Collection



## Title

- title: クリープ破断時間および高温引張強度予測モデルの連合学習
  title_type: original
  lang: ja

## Description

- description: 複数機関のクリープ試験データを活用した耐熱フェライト鋼のクリープ破断寿命予測モデルの構築について紹介する。各機関の機密性の高いデータを保護しつつ学習可能な連合学習技術を用い、8機関と共同でグローバルな深層学習モデルを構築した。個別機関のデータのみを用いたローカルモデルと比較し、連合学習で構築したグローバルモデルは全体に対して良好な予測精度を示した。また、説明変数空間でのデータの距離を定義し、データ量の多いNIMSを基準とした評価でも、グローバルモデルは距離に依存せず高い精度を維持した。
  description_type: abstract
  lang: und

## Creator

- name: 櫻井 惇也
  role: author
  orcid: https://orcid.org/0009-0005-6693-5604
  organization: National Institute for Materials Science
- name: 鳥形 啓輔
  role: author
- name: 松永 学
  role: author
- name: 髙梨 直人
  role: author
- name: 日比野 真也
  role: author
- name: 木津 健一
  role: author
- name: 森田 聡
  role: author
- name: 井元 雅弘
  role: author
- name: 下畠 伸朗
  role: author
- name: 豊田 晃大
  role: author
- name: 中村 忠暉
  role: author
- name: 橋本 憩太
  role: author
- name: 大久保 達矢
  role: author
- name: ベヘシティ ロイック
  role: author
- name: リチャル ヴァンサン
  role: author
- name: 出村 雅彦
  role: author
  orcid: https://orcid.org/0000-0002-7308-3041
  organization: National Institute for Materials Science

## Contact agent



## Publisher

organization: Iron and Steel Institute of Japan

## Managing organization



## Keyword

- subject: " ferritic heat resistant steel"
  schema: not_defined
- subject: federated learning
  schema: not_defined
- subject: creep rupture time
  schema: not_defined
- subject: high temperature tensile strength
  schema: not_defined
- subject: machine learning
  schema: not_defined
- subject: prediction
  schema: not_defined

## Rights

- identifier: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

## Other identifier(s)



## Data origin

- data_origin_type: other

## Embargo



## Journal

- title: 鉄と鋼
  volume: '111'
  issue: '5'
  start_page: 246
  end_page: 262

## Conference



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## Funding



## Instrument



## Instrument operator



## Instrument managing organization



## Measurement method



## Specimen



## Chemical composition



## Structure for specimen



## Structural feature for specimen



## Specific property for specimen



## Process for specimen treatment



## Computational method



## Energy level/transition state



## Software



## Custom property



## Fileset

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  filename: 111_TETSU-2024-124-2.pdf
  content_type: application/pdf
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## Thumbnail

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