東京農工大学,九州大学,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

令和６年３月５日

東京農工大学
九州大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

ＡＩでセラミックス材料の３次元ミクロ構造の高精度なモデル化に成功

～新しい計算手法や材料の機能解明、プロセスの革新に貢献～

ポイント

東京農工大学 大学院工学研究院の山本 明保 准教授らは、人工知能（ＡＩ）の手法の１つである深層学習を活用することで、電子顕微鏡の画像からセラミックス材料の高精度な３次元ミクロ構造をモデル化することに初めて成功しました。

材料の研究開発に近年進歩が著しいＡＩなどをより容易に適用するには、材料の機能に密接に関わるミクロ構造をサイバー空間に再現する必要がありました。

本研究では、自動運転や医療用画像処理にも用いられる深層学習を、電子顕微鏡により撮影した鉄系高温超伝導材料のミクロ構造画像に応用することで、複雑なセラミックス材料のミクロ構造としては世界最高レベルの精度でモデル化できました。

サイバー空間で実在の材料の複雑なミクロ構造を取り扱えるようになることで、材料を合成する際の構造制御モデルの高精度化や、これまで分からなかった機能発現のカギとなるミクロ構造部の「見える化」が数年以内に実現すると予想されます。また、省力・高速な解析により研究者へのフィードバックが容易になるため、カーボンニュートラルに向けて求められる、よりエコな製造プロセスの研究開発へも貢献することが期待されます。

本研究成果は、２０２４年３月５日にＳｐｒｉｎｇｅｒ Ｎａｔｕｒｅ科学誌「ｎｐｊ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ」のオンライン版で公開されます。

本研究は、科学技術振興機構（ＪＳＴ） 戦略的創造研究推進事業 ＣＲＥＳＴ（「実験と理論・計算・データ科学を融合した材料開発の革新」領域、ＪＰＭＪＣＲ１８Ｊ４）の一環として、日本学術振興会 科学研究費補助金の助成、文部科学省 ナノテクノロジープラットフォーム事業の支援を一部受けて行ったものです。

＜プレスリリース資料＞

＜論文タイトル＞

“Deep learning for three-dimensional segmentation of electron microscopy images of complex ceramic materials”
ＤＯＩ：10.1038/s41524-024-01226-5

＜お問い合わせ先＞

（英文）“Deep learning for three-dimensional segmentation of electron microscopy images of complex ceramic materials”

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