0501セラミックス及び無機化学製品 深層学習を活用した粉末X線回折パターンの識別により新たな準結晶を発見 ～多相混合物中の新規準結晶相の存在を検出可能に～
2023-11-17 統計数理研究所 深層学習を利用して粉末X線回折パターンを分類し、目的の結晶構造をもつ新規相の存在を検出できる方法を開発しました Al-Si-Ru（アルミニウム-ケイ素-ルテニウム）合金の多相混合物中に、新たな正20面体...
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0501セラミックス及び無機化学製品 
0501セラミックス及び無機化学製品 機械学習アルゴリズムが発見した初めての準結晶
2023-09-28 統計数理研究所 準結晶は、通常の結晶のような並進対称性（周期性）を持たないが、原子配列に高度な秩序がある物質です。1984年に最初の準結晶が発見されて以来、これまでに約100個の熱的に安定な準結晶が発見されてきました。...
0504高分子製品 高分子相溶性を予測・理解するための量子化学計算・深層学習統合解析 オープンソースプラットフォームを開発
2023-07-13 統計数理研究所 三菱ケミカルグループ※1（以下「三菱ケミカル」）と統計数理研究所（以下「統数研」）との共同研究部門「ISM-MCCフロンティア材料設計研究拠点」※2の研究チームは、ポリマー・溶媒系の相溶性※4を高精度に...
1702地球物理及び地球化学 富士山直下で起きる地震のデータ処理に基づきマグマ活動を監視する新手法を開発
2023-07-10 統計数理研究所 静岡県立大学グローバル地域センター自然災害研究部門の楠城一嘉特任教授、東京大学地震研究所の行竹洋平准教授、統計数理研究所の熊澤貴雄特任准教授の研究グループは、富士山直下で起きる地震のデータ処理に基づきマ...
0500化学一般 全原子古典分子動力学法による高分子物性計算を全自動化する ソフトウェアRadonPyをリリース ～高分子材料物性大地図の作成に向けた第一歩～
2022-11-09 統計数理研究所 研究成果のポイント 全原子古典分子動力学法による高分子物性計算の全自動化に成功した初のオープンソースソフトウェアRadonPy を公開 スーパーコンピュータ「富岳」等の計算資源を活用し、10万種類以上の...
1603情報システム・データ工学 未利用の位置情報付きデータを利活用する 世界メッシュ統計基盤を構築 ～多様なデータを局所的に処理、高速で安価な方式を開発～
2022-07-31 横浜市立大学,株式会社丹青社,統計数理研究所,科学技術振興機構 ポイント メッシュ統計の統計的品質評価方法を９５パーセント信頼区間により定式化 メッシュ統計データの有用な分野が社会の広範囲に存在することを事例的に提示 ...
1702地球物理及び地球化学 オーロラ帯の過去3000年間の変化を再現
オーロラ帯の位置を求める計算手法について、近年の観測データを用いて統計的に検証し、その手法を地磁気モデルに応用するという方法で、過去3000年のオーロラ帯の変化を連続的に再現することに成功した。日本とオーロラ帯との距離が最も近かったのは12世紀であることが確認でき、藤原定家が『明月記』の中で、1204年2月に京都からオーロラ見えたという情報と整合性がある。
0700金属一般 機械学習で準結晶を形成する化学組成を同定～準結晶の安定化メカニズムの解明に向けた第一歩～
機械学習のアルゴリズムを駆使してこれまでに見つかった準結晶の組成パターンを読み解き、新しい準結晶の化学組成を予測できることを実証した。
0505化学装置及び設備 Ｘ線回折パターンからの対称性予測における知識発見 ～熟練者の勘・コツの定式化に成功～
2020-12-11 高エネルギー加速器研究機構,総合研究大学院大学, 統計数理研究所,東京理科大学,科学技術振興機構 ポイント 機械学習により粉末Ｘ線回折パターンから結晶の対称性を予測する手法を開発。 機械学習モデルの解析により、熟練者が...
0107工場自動化及び産業機械 工場の現場技術者の知見を反映・学習する不良原因解析AIを開発
半導体工場等における解析結果の精査時間を大幅に削減 2020-12-10 統計数理研究所 株式会社東芝（所在地：東京都港区 社長：車谷 暢昭 以下、東芝）および大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所（所在地：東京都立川...
1701物理及び化学 統計物理のレプリカ対称性が解き明かす表現型進化の拘束と方向性
進化における確率的表現型発現の重要性 2020-05-25 情報・システム研究機構,東京大学 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所（所在地︓東京都立川市、所長︓椿広計、以下「統数研」）の数理・推論研究系 学習推論グル...
0501セラミックス及び無機化学製品 物性予測タスク訓練済みモデルの包括的ライブラリXenonPy.MDLを公開
低分子、高分子、無機材料の45種類の特性を対象に約140,000個の機械学習の予測モデルを開発し訓練済みモデルライブラリを公開。MIの様々なタスクを実行する機械学習アルゴリズムが実装、API経由で材料設計の様々なワークフローを構築できる。