共創インテリジェンス研究領域のダム教授らの論文がDigital Discovery誌のResearchGateプラットフォームにおいてEditor Pickに選出
共創インテリジェンス研究領域DAM Hieu-Chi（ダム ヒョウ チ）教授らの研究グループによる、科学的発見を加速するAI活用フレームワークの開発に関する論文が、掲載誌Digital DiscoveryのResearchGateプラットフォームにおいてEditor Pickに選出されました。
Editor Pickは、ResearchGate上で公開されている論文の中から、編集部が特に注目すべき研究成果として選定、紹介するものです。
■研究内容の概要
本研究では、材料データベースから抽出される知見と、AIを活用して科学文献から抽出した分野横断的な専門家知識を統合する新たなフレームワークを開発し、高エントロピー合金（HEA）の発見を加速することに成功しました。
本フレームワークにより、従来の機械学習手法が苦手としてきた「外挿」-- すなわち訓練データに含まれない新規の合金系への予測-- が可能となり、材料探索の新たな地平を切り拓きました。
■論文情報
掲載誌 ：Digital Discovery（Royal Society of Chemistry社）
論文題目：Beyond interpolation: integration of data and AI-extracted knowledge for high-entropy alloy discovery
著者 ：Minh-Quyet Ha, Dinh-Khiet Le, Viet-Cuong Nguyen, Hiori Kino, Stefano Curtarolo, Hieu-Chi Dam
ＤＯＩ ：10.1039/D5DD00400D
掲載日 ：2025年12月19日
プレスリリース：https://www.jaist.ac.jp/whatsnew/press/2026/02/13-2.html
令和8年2月20日
