セッション詳細
[P]P37~P45
2023年9月19日(火) 13:00 〜 14:30
とやま自遊館1階ホール とやま自遊館1階ホール
※表示の講演時間には質疑応答時間も含みます。
（質疑応答時間5分、基調講演と招待講演は5～10分）
（質疑応答時間5分、基調講演と招待講演は5～10分）
[P37]事前学習済みグラフニューラルネットワークを活用した小規模データセットに対する材料物性予測
*西尾 健人1、柴田 基洋2、溝口 照康2 (1. 東大工（院生）、2. 東大生研)
[P38]AI技術によるシミュレーションを利用した高密度Ti-H系焼結合金の創製
*森 雄志1、星山 康洋2、丸岡 智樹3 (1. 関西大学（院生）、2. 関西大学、3. 京都市産業技術研究所)
[P39]機械学習を利用したMoSiBTiC合金のミクロ組織に対する画像セグメンテーション解析
*工藤 千英1、Yan Xinyu1、吉見 享祐2 (1. 東北大工 (院生)、2. 東北大工)
[P40]機械学習を用いた高エントロピー合金の機械的特性の予測
*佐藤 元紀1、宇都木 一輝1、山本 知之1 (1. 早稲田大基幹（院生）)
[P41]Chemical order promoted vacancy and interstitial sluggish diffusion in CrCoNi medium-entropy alloy
*Yangen Li1, Shigenobu Ogata1 (1. Osaka Univ.)
[P42]量子モンテカルロ法によるSi結晶中の点欠陥形成エネルギー計算
*山田 将広1、横井 達矢2、小椋 優2、松永 克志2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)
[P43]分子動力学法を用いた粒界三重線周りのエネルギー解析
*清水 健太郎1、宮澤 直己2、尾中 晋3 (1. 東工大物質理工(院生)、2. 京大エネ科、3. 東工大物質理工)
[P44]学習可能な構造記述子を用いたANN原子間ポテンシャルの高精度化
*内田 匡美1、横井 達矢2、小椋 優2、松永 克志2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)
[P45]ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルを用いたα-Al2O3粒界におけるZr偏析構造の決定
*中野 夢右希1、横井 達矢2、小椋 優2、松永 克志2,3 (1. 名古屋大工(院生)、2. 名古屋大工、3. JFCC)