寄附研究部門：ナノ材料プロセスデータ科学

橋本特任准教授のチームがIMPRES2025（The 7th international Symposium on Innovative Materials and Processes in Energy Systems）にて、キーノートレクチャーを行いました。

講演タイトル：Mapping Thermoelectric Materials Using Machine Learning on Integrated Computational and Experimental Datasets

本講演では、機械学習を用いて計算データと実験データを統合し、熱電材料の新しいマッピング手法を開発したことについて発表しました。

IMPRES2025公式サイト

研究へのAI活用の一環として、AIによる教科書執筆プロジェクト（AI寺子屋）を実施しました。

本プロジェクトでは、材料科学の5つのドメイン（Materials Informatics、Process Informatics、Machine Learning、Materials Science、Fundamentals）にわたる包括的な教育コンテンツをAIを活用して作成しています。

AI寺子屋：材料科学教科書プロジェクト

橋本特任准教授らの研究チームが、AIを用いた「材料マップ」の作成に関する論文を国際誌APL Machine Learningに発表しました。

本研究では、メッセージパッシング型グラフニューラルネットワークを用いて、実験データと理論計算データを統合した材料マップを開発。材料の構造類似性を視覚的に表現し、未知の高性能材料を迅速に抽出することが可能になりました。

論文詳細はこちら

橋本特任准教授がTechShare社の招待により、ロボットアームを使った実験自動化に関する講演を行いました。

講演では、研究室で開発している実験自動化システムの実例や、低コストで実現可能な自動化手法について紹介しました。

約20万円のロボットアームと電動ピペットを組み合わせた自動実験装置の開発を進めています。

初号機では、ハイスループット混合システムを構築し、実験の効率化と再現性向上を実現しました。低コストで導入可能な実験自動化ソリューションとして、今後の展開が期待されます。

学際科学フロンティア研究所内寄附研究部門設立記念シンポジウムを開催しました。

シンポジウムでは、本研究部門の設立趣旨や今後の研究方針について発表を行い、材料プロセスデータ科学という新しい学際的分野の創成に向けた議論を交わしました。また、産学連携の重要性を確認し、今後の共同研究の方向性について活発な意見交換が行われました。

ロボットアームを用いて東北大学ロゴの自動描画に成功しました。

この実験により、ロボットアームの精密制御技術が向上し、複雑な実験操作の自動化への応用可能性が実証されました。今後の実験自動化システムの高度化に向けた重要な成果となります。