0102材料力学 AIを活用したタイヤ構造解析の実証実験において所要時間を約90％短縮 ～約60万要素規模で、複数材料の変形挙動を高速に推論する技術を開発～
2026-06-03 住友ゴム工業株式会社住友ゴム工業（DUNLOP）と富士通は、タイヤ設計に用いるFEM（有限要素法）解析を高速化するAIサロゲートモデルを共同開発し、実証実験で従来約45分かかっていた構造解析を約5分へ短縮することに成功...
グラフニューラルネットワーク
0102材料力学 
1504数理・情報 国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築 ―高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待―
2026-04-13 東京大学東京大学の塩見淳一郎教授らの国際共同研究チームは、第一原理計算を自動化するソフト「auto-kappa」と、6,800種以上の無機材料のフォノン物性や熱伝導率を収録した大規模データベース「Phonix」を構築し...
1603情報システム・データ工学 グラフニューラルネットワークの精度を向上させる新手法（New technique improves accuracy of graph neural networks）
2026-04-13 ノースカロライナ州立大学（NC State）米国のノースカロライナ州立大学の研究チームは、グラフニューラルネットワーク（GNN）の精度を向上させる新手法を開発した。GNNはソーシャルネットワークや分子構造解析などで広く...
1504数理・情報 世界初、チームの共通認知をチャットメッセージからAI でリアルタイムに推定し、チーム状態の変化を可視化できる技術を開発
2026-04-10 奈良先端科学技術大学院大学NTTドコモと奈良先端科学技術大学院大学は、ビジネスチャットのメッセージからチームの共通認知（SMM）をAIでリアルタイム推定し、状態変化を可視化する技術を世界で初めて開発し、国際会議「CHI...
1603情報システム・データ工学 高誘電体を高精度に予測・発見するAI手法を開発 ― 分解統合型AIが切り拓く高誘電体探索 ―
2026-04-08 東北大学東北大学の研究チームは、高誘電体材料を高精度かつ効率的に探索する新たなAI手法「分解統合型AI」を開発した。本手法は、誘電率のイオン寄与を物理法則に基づいて分解し、グラフニューラルネットワークなど複数の機械学習...
0107工場自動化及び産業機械 ロボットが高度に調整されたダンスのように協調動作を習得(Robots learn to work together like a well-choreographed dance)
2025-09-04 ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）UCLとGoogle DeepMind、Intrinsicの研究チームは、複数のロボットアームが効率的に協調できるAIアルゴリズム「RoboBallet」を開発しました。従来...
0107工場自動化及び産業機械 メタマテリアル設計と製造の橋渡し技術を開発（A smarter approach to designing metamaterials）
2025-07-22 カリフォルニア大学バークレー校（UCB）カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、製造時の欠陥に強いメタマテリアルを効率的に設計するAI手法「GraphMetaMat」を開発。Nature Machine Inte...
2000原子力放射線一般 仮想モデルが先進的な原子炉の実現に道を開く（Virtual models paving the way for advanced nuclear reactors）
2025-05-28 アルゴンヌ国立研究所（ANL）米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所（Argonne National Laboratory）は、先進的な原子炉の効率性と信頼性を向上させるため、グラフニューラルネットワーク（GNN）を...
0106流体工学 AIの力で宇宙のリングを探す 〜画像認識技術で銀河の泡状構造を効率的に検出〜
2025-03-19 大阪公立大学大阪公立大学の研究者らは、AI（人工知能）を活用して流体の動きを予測する新たなモデルを開発し、従来の方法と同等の精度を保ちながら、計算時間を約45分から約3分に大幅短縮することに成功しました。 このモデ...