データ社会メディア研究領域のDAM Hieu-Chi（ダム ヒョウ チ）教授らによる研究論文「科学的発見を加速するAI活用フレームワークを開発～ データとAIが抽出した分野横断的知識を統合し、未知の高エントロピー合金の予測を可能に ～」が、英国王立化学会の学術誌Digital Discovery誌の裏表紙（Back cover）に選出・掲載されました。

■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。本成果は、データからの帰納と、科学文献から分野ごとに異なる視点で蓄積されてきた知識の演繹的統合を融合し、未知の合金系に対する仮説の生成と検証を可能にした点で、AIが科学的発見プロセスそのものを駆動する「AI for Science」の新たな実証例といえます。
　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、データとAIによる知識抽出の融合で従来手法では到達し得なかった未知の材料空間への探索を実現し、 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

■詳細
裏表紙詳細：https://pubs.rsc.org/en/content/articlepdf/2026/dd/d6dd90015a
論文詳細：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2026/dd/d5dd00400d
プレスリリース：https://www.jaist.ac.jp/whatsnew/press/2026/02/13-2.html

令和8年4月10日