[8a-N302-1~11] 18.1 マテリアルズインフォマティクス | 2026年第87回応用物理学会秋季学術講演会

セッション詳細

一般セッション(口頭講演)18 インフォマティクス応用：18.1 マテリアルズインフォマティクス

[8a-N302-1~11]18.1 マテリアルズインフォマティクス

2026年9月8日(火) 9:00 〜 12:00

N302 (総合教育棟 N棟)

座長：岩﨑悠真(物材機構)、佐藤正寛(東大院工)

機械学習を用いた材料科学における新規手法開発とその応用を扱うセッション。表現学習や生成AIを用いた特徴量設計、モデルの解釈性向上に関する基盤的な手法研究から、触媒・電池材料・分光データ解析など幅広い材料・プロセスへの応用事例まで、機械学習の可能性を多角的に議論する。

9:00 〜 9:15英語発表

[8a-N302-1]How Reliable Are Machine-Learning Predictions of Thermoelectric Performance?

〇(PC)Andrei Novitskii¹, Vladimir Baturin^2,3, Guillaume Lambard³, Jean-Claude Crivello², Takao Mori^1,4 (1.MANA, NIMS, 2.LINK, NIMS, 3.CBRM, NIMS, 4.Tsukuba Univ.)

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9:15 〜 9:30奨励賞エントリー

[8a-N302-2]自己教師あり材料表現学習におけるPoincaré埋め込みの有効性の検証

〇堀雄哉¹、Anh Khoa Augustin Lu^1,2、藤井亮宏¹、渡邉聡¹ (1.東京大学工学系研究科、2.物質・材料研究機構)

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9:30 〜 9:45奨励賞エントリー

[8a-N302-3]状態密度および部分状態密度からの3次元結晶構造の再構築

〇永田遥輝¹、池野豪一¹ (1.阪公大工)

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9:45 〜 10:00奨励賞エントリー

[8a-N302-4]材料探索における生成AIの事前知識とベイズモデル平均化によるデータ影響を融合した特徴量選択の信頼性つき重要度の推定

〇並内優樹¹、北村優佳²、畠山歓³、緒明佑哉²、五十嵐康彦¹ (1.筑波大、2.慶応大、3.東京大)

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10:00 〜 10:15

[8a-N302-5]SHAPを用いた自律自動材料探索の探索判断根拠の解釈

〇勝田恒平¹、吉田尚暉¹、岩淵雄太郎²、岩崎悠真²、五十嵐康彦^1,2 (1.筑波大、2.NIMS)

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10:15 〜 10:30奨励賞エントリー

[8a-N302-6]Grad-CAMに基づく結晶GNNの原子サイト単位解釈手法の開発

〇(M2)山本竜馬¹、大場史康¹、高橋亮¹ (1.東京科学大IIR)

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10:45 〜 11:00

[8a-N302-7]化学言語モデルと段階的学習によるLC-MS/MSスペクトルの順方向予測

〇(B)高橋蒼生¹、武藤聡希¹、藤井隆¹、梅本貴弘¹、熊田亜紀子¹、佐藤正寛¹ (1.東京大工)

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11:00 〜 11:15

[8a-N302-8]プラズマ・材料情報科学に基づく物理中間特徴量生成によるプラズマプロセス予測

〇鎌滝晋礼¹、Fitriani Sukma²、長嶺一輝^1,2、黒崎陽晴¹、政本元^1,2、山下大輔¹、奥村賢直¹、板垣奈穂¹、古閑一憲¹、白谷正治¹ (1.九大シス情、2.九大IMI)

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11:15 〜 11:30奨励賞エントリー

[8a-N302-9]スペーサー構造がPFASの凝集に与える効果の機械学習による解析

〇金野俊¹、大貫友椰¹、荒木泰介¹、長谷川健¹ (1.京都大学化学研究所)

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11:30 〜 11:45奨励賞エントリー

[8a-N302-10]多元素ドープヘマタイト光触媒への機械学習技術の適用

〇西村拓真¹、隈部佳孝^1,2、原嶋庸介^3,4、藤井幹也^3,4,5、立川貴士^1,2 (1.神戸大院理、2.神戸大ライフ光学、3.奈良先端大物質、4.奈良先端大DSC、5.奈良先端大CMP)

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11:45 〜 12:00

[8a-N302-11]機械学習を活用したカーボンナノチューブ分散技術の高度化

〇神徳啓邦¹ (1.産総研)

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