シンボリック回帰

AIと物理の融合で水素貯蔵材料の設計図を描く ―高容量と実用圧力を両立する材料探索を加速し、水素エネルギー社会の実現へ貢献―

2026-06-11 東北大学東北大学の研究グループは、AIと材料物理学を融合し、水素貯蔵材料である侵入型金属水素化物の性能を支配する要因を明らかにした。研究では、文献から構築した水素貯蔵材料データベース「DigHyd」と、結果の解釈が可能...

2026-06-11

0703金属材料