物質・材料研究機構 (NIMS)

1701物理及び化学

物質科学の基礎定理に反する?異方的なホール効果の発見

2023-12-14 筑波大学,物質・材料研究機構 (NIMS),東北大学 電流を流す方向によって電流の曲がる方向が変わる新しいホール効果を観測しました。物質科学の基礎定理の一つであるオンサーガーの相反定理によれば、このような現象は起こりえ...
0703金属材料

AIと材料研究者のコラボで耐熱材料を強くする~AIの一見奇抜な「手」から納得の熱処理法を考案~

2023-09-25 物質・材料研究機構 (NIMS) NIMSと名古屋大学からなる研究チームは、人工知能 (AI) と材料研究者の共同作業で、Ni-Al合金の高温強度を従来よりも向上できる新しい二段熱処理法を考案しました。 概要 NIMS...
0402電気応用

酸化物全固体電池向けに低温焼結可能な材料を開発し、室温作動を実現~安全で高容量な全固体電池実現へ前進~

2023-06-29 九州大学 ポイント 酸化物全固体電池の製造は「異種材料間の反応回避」と「緻密焼結体の実現」両立が課題 既報より250ºC以上の低温焼結でも同等の密度とイオン伝導率を実現する独自材料を開発 高いイオン伝導率を生かして室温...
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0400電気電子一般

世界最細、直径15マイクロメートルの超極細MgB2超電導線を開発~液体水素の冷熱を利用した超電導応用機器の実用化で温室効果ガスの排出量削減に貢献~

2022-11-29 新エネルギー・産業技術総合開発機構,物質・材料研究機構 (NIMS),明興双葉株式会社 NEDOが実施する「エネルギー・環境新技術先導研究プログラム」において、今般、NIMSと明興双葉(株)は、世界最細となる超電導線全...
1700応用理学一般

酸化銅が室温で磁性体にも誘電体にもなることを実証~室温マルチフェロイクスの発現を高圧力下中性子回折により初めて確認~

2022-11-17 物質・材料研究機構 NIMSは、イギリスのラザフォード・アップルトン研究所、オックスフォード大学と共同で、酸化銅が圧力を加えることにより室温で磁性と強誘電性を併せ持つマルチフェロイクス材料となることを実証しました。 概...
0400電気電子一般

データ科学でハッキリ見えた微生物発電~微生物燃料電池や生分解性材料のデータ駆動研究に向けて~

2022-10-25 物質・材料研究機構 NIMSは、従来の数百倍のデータを生み出す革新的な電気化学デバイスを用い、計測した大量のデータを解析・活用することで、微生物発電が広い電位範囲で効率を維持できる現象を発見、その分子メカニズムを解明し...
0401発送配変電

効率20%超で1000時間以上の太陽光連続発電を実現~界面制御したペロブスカイト太陽電池のブレイクスルー~

2022-09-16 物質・材料研究機構 (NIMS) NIMSは、太陽光に対して20%以上の光電変換効率を維持しながら、1,000時間以上の連続発電に耐える耐久性の高いペロブスカイト太陽電池を開発しました。 概要 物質・材料研究機構 (N...
0105熱工学

伝統工芸「切り紙」で創るフレキシブルな温度変調素子~身近なプラスチックを用いた新しい加熱/冷却技術~

2022-04-22 物質・材料研究機構 NIMSは、固体の伸び縮みに伴う温度変調現象「弾性熱量効果」を利用する加熱/冷却技術に新たな可能性を切り拓きました。 概要 国立研究開発法人物質・材料研究機構(NIMS)は、固体の伸び縮みに伴う温度...
0505化学装置及び設備

革新的水素液化技術への挑戦~実用的な磁気冷凍法による水素液化コスト削減に道~

2022-04-11 物質・材料研究機構 (NIMS),金沢大学,大島商船高等専門学校,科学技術振興機構 1.物質・材料研究機構(NIMS)、金沢大学、および大島商船高等専門学校からなる研究チームは、磁気冷凍システムの極低温における駆動を実...
0501セラミックス及び無機化学製品

耐酸化性を向上した銅・ニッケル系コアシェル型インクを開発

大気下で安定な、有機アミンが金属イオンに結合した錯体を使ったインクに着目し、異なる金属の錯体を混合することで、インクの組成や条件により多層コアシェル構造から合金までを印刷可能であることを発見しました。この原理を用いて、銅およびニッケル錯体を混合したインクを印刷することで、自己組織化的に銅・ニッケルコアシェル構造を形成しました。酸化に強いニッケルが銅表面を覆うことによって、耐酸化性を従来の銅インクより大幅に改善し、なおかつ安価なインクを開発しました。銅・ニッケル印刷配線の抵抗率は、最高で19 μΩcmという、従来の金属インクとそん色ない値を示しました。
0501セラミックス及び無機化学製品

機械学習を活用した効率的なネオジム磁石の高特性化に成功

電気自動車などの駆動モーター用磁石として需要が急増しているネオジム磁石について、その作製条件を変化させて得た実験データに機械学習を適用することにより、最小限の実験回数で磁石特性を最大化できることを実証しました。
0500化学一般

最少の実験回数で高い予測精度を与える汎用的AI技術を開発

化学マテリアルズオープンプラットフォームからなる水平連携において、強度や脆さといった材料物性を機械学習で予測する際に、材料の構造から得られる情報を有効に活用し、少ない実験回数で、予測値と実値の誤差を小さくできるAI技術を開発しました。
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