【無料公開中】材料科学技術者向け「最適組成探索AIプログラム」

　本校機械工学科　田中 大介　准教授が開発したWebアプリ「最適組成探索AIプログラム」を、令和４年６月頃まで無料で公開中です。

「最適組成探索AIプログラム」とは

　ベイズ最適化（Bayesian Optimization）は、材料分野及び化学分野の技術者に有益なAI技術です。たとえば、望む特性を得るための組成を考えるとき、闇雲に実験するのではなく、（まるで人間があたりをつけて実験を行うように）より良い特性を少ない実験回数で得るための最適な実験条件（組成）を提案してくれます。公開中のWebアプリを利用することで、ベイズ最適化を用いた実験条件の最適化を簡単に行うことができます。今回、AI専門家でない方が、このベイズ最適化（AI技術）を使ってより良い研究成果を得る手助けができれば、という思いから無料で公開しています。

　Webアプリ「最適組成探索AIプログラム」のコンセプトおよびSrLa(Eu)SiO系セラミックスの赤色蛍光強度向上実験への適用事例（生物応用化学科　中山　享 教授との共同研究）は、学術誌「科学・技術研究」の電子版（オープンアクセス）に掲載中です。以下のアドレスから、誰でも閲覧が可能です。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/sst/10/1/10_79/_article

「科学・技術研究」第１０巻　第１号　２０２１年６月号　ｐ７９～８４
Elementary approach on the prediction of next material composition using AI technology: Improvement of characteristic by changing two components
Daisuke Tanaka and Susumu Nakayama

ご使用はこちらから

　「最適組成探索AIプログラム」の日本語概要は以下のURLから読むことができます。

https://www.chem.niihama-nct.ac.jp/~nakayama/TanakaNakayama2021_ja.pdf

※Webアプリの公開先は５ページ「４．まとめ」をご覧ください。

本校のAI技術者教育

　田中准教授は本校の「人工知能活用人財育成特別課程（AI課程）」において中心的役割を担い、AI技術を使いこなすことができる実践的技術者の育成に注力しています。