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受賞

知識マネジメント領域のDAM HIEU CHI准教授らの論文が日本物理学会誌が刊行する月刊誌「Journal of the physical Society of Japan」においてPapers of Editors' Choiceを受賞

 知識マネジメント領域DAM HIEU CHI准教授らの論文が日本物理学会誌が刊行する月刊誌「Journal of the physical Society of Japan」においてPapers of Editors' Choiceを受賞しました。 

■受賞年月日
 平成30年11月16日

■著者
Hieu Chi Dam, Viet Cuong Nguyen, Tien Lam Pham, Anh Tuan Nguyen, Kiyoyuki Terakura, Takashi Miyake, Hiori Kino

■論文タイトル
Important Descriptors and Descriptor Groups of Curie Temperatures of Rare-earth Transition-metal Binary Alloys

■論文概要
 スマート化する社会においては多くの既存分野がAIの導入によって爆発的な飛躍を遂げつつある。それは学術分野でも例外ではなく、あらゆる学問でAIの活用が模索されている。しかし既存のAIは、結果に至るプロセスが基本的にブラックボックスであり、人間の理解を阻んでいる。材料科学でも事情は同様で、既にAIや機械学習を用いた幾つかの成果は得られ、より良い性能の材料が見出されている。しかし、その材料が何故見つかったか?あるいは、その性能を実現したメカニズムは何か?などの、理解に関する考察は進んでおらず、むしろ未だに軽視されているように見える。我々は、材料科学にデータ科学の導入に関して、工学的な応用だけでなく、学理的な側面に注目して基礎となる手法を開発している。
 本論文では、新規磁石材料の設計に向けて、遷移金属・希土類金属の二元合金材料の実験データを対象にして、我々が開発したデータマイニング手法を活用してデータに内在する磁石材料の実用性能に直結するキュリ温度に関する知見を最大限に引き出す事例を実証した。材料科学研究分野における実験と理論・計算・データ科学の融合における、データ駆動型AIによる構造物性機構の解明の展望を示した。

■受賞にあたって一言
 我々が知識科学の着眼点を用いて、融合的研究アポローチ開発し、自然科学の研究における人間の閃きを加速化するデータ解析手法を開発してきました。このように、我々の仕事が日本物理学会誌で評価していただくことは非常に光栄に思い、自分たちの研究方向性に関する展望を確信しました。

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平成30年11月26日

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