0703金属材料 機械学習により世界最高クラスの熱放射多層膜を設計し、その実証に成功
機械学習（ベイズ最適化）と熱放射物性計算（電磁波計算）を組み合わせて、世界最高クラスの狭帯域熱放射を実現する多層膜（メタマテリアル）を最適設計し、実験にて実証することに成功した。
機械学習
0703金属材料 
1603情報システム・データ工学 分子構造を設定するだけで物性値を高速・高精度で予測
機械学習による化学物質の物性値予測に、物理化学の知識を利用する方法の研究開発に取り組み、化学物質の分子構造からその物質の物性値を高速、高精度に検証可能な形で予測する手法を開発した。
1700応用理学一般 機械学習により熱電変換性能を最大にするナノ構造の設計を実現
環境発電への貢献に期待2018-06-16 東京大学 大学院理学系研究科,科学技術振興機構,物質・材料研究機構東京大学の塩見 淳一郎教授 (NIMS兼務) 、山脇 柾大学院生、大西 正人特任研究員、鞠生 宏特任研究員の研究グループは、JST...
1602ソフトウェア工学 機械学習での訓練処理の時間を最大1/5に短縮する計算方式と回路
サービス最適化を高速化して、事業者のビジネスチャンス拡大に貢献2018-05-29 産業技術総合研究所 東京大学情報基盤センターポイント 「人工知能」技術の一つである機械学習の訓練処理を高速化する計算方式と回路を考案 高速化が難しい訓練処理...
0500化学一般 遺伝情報に学ぶ化学触媒設計
生体酵素の遺伝子情報から人工触媒を開発するための設計指針を得ることに成功しました。本研究成果は、大規模な生命化学データベースが、機械学習や統計処理を利用する「キャタリスト・インフォマティクス」に活用できることを示すものです。
0402電気応用 高分子太陽電池、人工知能で性能予測
高分子太陽電池は安価で安全・軽量ながら、従来その材料開発は多種類の化学構造の組み合わせを実験で試さなければならず、多くの時間と労力を必要とした。人工知能の機械学習で高分子構造を一瞬で選別し性能予測する手法を開発した。
1600情報工学一般 深層学習を用いた重要代謝物探索法
深層学習に着目してメタボロミクス研究に最適化した「DLアルゴリズム」を開発しました。実際に、魚類の核磁気共鳴データを解析し高精度な産地判別が可能なことを示し、この判別に寄与する重要代謝物探索法も確立しました。