セッション詳細
[11a-PA3-1~18]18 インフォマティクス応用(ポスター)
2026年9月11日(金) 9:00 〜 10:30
PA3 (第1体育館)
[11a-PA3-1]蛍光特性データベースを利用した機械学習予測モデルの構築
〇岩下 眞一1、新田 紀子1 (1.高知工大)
[11a-PA3-2]量子回路学習を用いたEu添加ペロブスカイト構造酸化物蛍光体の発光強度予測
〇磯野 快成1、星谷 和紀1、中村 誠2、木村 浩一2、山本 知之1 (1.早大理工、2.富士通)
[11a-PA3-3]異価数元素置換の構造類似性指標に基づく置換後組成の結晶構造予測
〇(D)山本 富也1、原嶋 庸介1,2、高須賀 聖五1、高山 大鑑1,3、藤井 幹也1,2,3 (1.奈良先端大、2.奈良先端大 DSC、3.奈良先端大 CMP)
[11a-PA3-4]有機半導体結晶における機械学習を用いた結晶構造予測の効率化
〇石田 清悟1、關 拓和2、井上 翔太1、篠崎 雄大2、竹谷 純一3,4、岡本 敏宏5、渡辺 豪6 (1.北里大院未来工、2.北里大院理、3.東大院新領域、4.物材機構、5.科学大物質理工、6.北里大未来工)
[11a-PA3-5]粗視化シミュレーションとパーシステントホモロジーによるCO₂分離膜材料へのメゾ構造解析
〇橋本 拓海1、山根 康平1、森 義治2、加藤 幸一郎1,3 (1.九大工、2.九大院シス情、3.九大CMS)
[11a-PA3-6]SinGAN による AFM 画像データ拡張を用いたグラフェンアイランド検出
〇根本 拓海1、高塚 亮輔1、橋本 真幸1,2、根岸 良太1,2 (1.東洋大院理工、2.BN研究センター)
[11a-PA3-7]AIエージェントを活用した固体電解質界面モデル構築 およびMD計算の入力生成の自動化
〇山崎 周1、石川 慧1、杉原 裕介1、吉本 勇太1、松村 直樹1、坂井 靖文1 (1.富士通)
[11a-PA3-8]緩衝作用による応答変化に対応した機械学習型遊離塩素センサの開発
〇(M1)安西 巧樹1、山ノ内 愛乃1、渡辺 剛志1、横式 康史1、檜山 功2、佐成 信之2、黄 晋二1 (1.青学大理工、2.柴田科学)
[11a-PA3-9]機械学習と電気化学測定に基づく全残留塩素評価に向けたDPD吸光光度法の自動測定システム構築
〇(D)山ノ内 愛乃1、渡辺 剛志1、内野 康平1、横式 康史1、黄 晋二1 (1.青学大理工)
[11a-PA3-10]視覚言語モデルによる半導体微細構造の形態解析
〇比嘉 啓勝1、伊藤 千遥1、新田 紀子1 (1.高知工大)
[11a-PA3-11]ランダムウォークによる電子顕微鏡画像のベクトル化
〇田原 柊哉1、走出 和寛1、後藤 宗一郎1、新田 紀子1 (1.高知工大)
[11a-PA3-12]VLMプロンプトレベル制御による半導体微細構造の形態解析
〇藤本 悠羽1、佐伯 紫苑1、新田 紀子1 (1.高知工大)
[11a-PA3-13]電気化学インピーダンス法と機械学習を用いた植物の栽培環境推定および重要因子の検討
〇吉永 博紀1、杉山 睦1,2 (1.東理大 創域理工、2.東理大 総研)
[11a-PA3-14]機械学習を用いた植物の蒸散量推定に向けた電気化学インピーダンス特性の検討
〇梅本 遥介1、杉山 睦1,2 (1.東理大 創域理工、2.東理大 総研)
[11a-PA3-15]応力誘起強誘電体SrTiO3における偏光温度軌道のパーシステントホモロジー解析
〇清家 一眞1、真中 浩貴1、三浦 陽子2 (1.鹿児島大学院理工、2.鈴鹿高専)
[11a-PA3-16]AI-Driven R&Dを実現する実験DB・社内ナレッジ連携型AI Agentシステムの開発
〇渡辺 研太朗1、尾崎 仁亮1、山梶 雄一郎1 (1.株式会社村田製作所)
[11a-PA3-17]自動ラベル生成による数値認識モデルの現場適応
〇(M1)高橋 大騎1、大西 紘平1 (1.近大院総理工)
[11a-PA3-18]イジングマシンを用いた合金結晶の高次クラスター展開ハミルトニアンの最適化
〇市川 和秀1、大内 暁1、横山 智康1、齊藤 巧真2、松田 佳希2 (1.パナソニックHD、2.Fixstars Amplify)
