セッション詳細
[18a-PA1-1~23]23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」
2026年3月18日(水) 9:30 〜 11:00
PA1 (アリーナ (1F))
[18a-PA1-1]結晶構造へのパーシステントホモロジーの適用:その利点と課題
〇吉武 道子1、長田 貴弘1 (1.物材機構)
[18a-PA1-2]パーシステントホモロジーと楕円フーリエ解析による半導体微細構造の形態解析
〇比嘉 啓勝1、走出 和寛1、伊藤 千遥1、新田 紀子1、大林 一平2 (1.高知工大、2.岡山大)
[18a-PA1-3]高分子材料表面のパーシステントホモロジーによる形態解析
〇走出 和寛1、新田 紀子1、佐藤 花栞2、大石 脩人2、大林 一平3 (1.高知工大、2.高知高専、3.岡山大)
[18a-PA1-4]ニューラルネットワークポテンシャルを用いた全固体電池における固体電解質界面の大規模シミュレーション
〇松村 直樹1、西口 和孝1、吉本 勇太1、山崎 周1、坂井 靖文1 (1.富士通)
[18a-PA1-5]機械学習原子間ポテンシャルを用いたタングステンブロンズ型反強誘電体の電場誘起相転移の解析
〇阿部 穂高1、安原 颯1、保科 拓也1 (1.東京科学大学)
[18a-PA1-6]GaN-HEMTにおけるSiN絶縁膜による特性安定化効果の因果AI分析
〇栗林 壮太郎1、Jorge Gutiérrez-Gil1、椎崎 耕太郎1、山田 敦史1、多木 俊裕1、樋口 博之1、實宝 秀幸1 (1.富士通株式会社)
[18a-PA1-7]材料論文における数式・記述子の自動抽出および構造化
末松 知恵1、〇穴澤 俊久1、門平 卓也1、源 聡1 (1.物質・材料研究機構)
[18a-PA1-8]線形グリッド座標符号化を用いたPhysics-informed Neural Networks
〇土野 哲郎1,2、志賀 元紀1,3,4 (1.東北大、2.岐阜大、3.NIMS、4.理研)
[18a-PA1-9]Ge, GaSb, InSbに形成される半導体微細構造のスケルトングラフよる形態解析
〇藤本 悠羽1、菰田 誉大1、石川 昂平1、吉原 大貴1、新田 紀子1 (1.高知工大理工)
[18a-PA1-10]情報量規準とシフト補正付両対数プロット直線化法に基づく光電子収量分光スペクトルの高精度自動解析
〇柳生 進二郎1、長田 貴弘1、安田 剛1、中島 嘉之2 (1.NIMS、2.理研計器)
[18a-PA1-11]ガウス過程回帰を用いた確率的分光スペクトル解析
〇越智 太亮1、松井 朋裕1 (1.アンリツ先端研)
[18a-PA1-12]化学機械研磨工程における終端検知のための特徴抽出法の検討
〇江口 大雅1、武井 裕樹1、山浦 大地1、坂田 義太郎1 (1.産総研)
[18a-PA1-13]深層学習による多結晶Ge薄膜の電気特性予測と物性解析
〇(M1)中島 丈範1、石山 隆光1、都甲 薫1 (1.筑波大学)
[18a-PA1-14]光デバイス応用に向けた微細化Geの層交換と機械学習応用
〇清野 碩1、石山 隆光1、都甲 薫1 (1.筑波大理工)
[18a-PA1-15]不純物添加Mn4N磁性体薄膜における磁化補償予測モデルの構築
〇秋田 宗志1、石山 隆光1 (1.筑波大院)
[18a-PA1-16]因果発見と構造生成モデルを用いた固体電解質ポリマーの逆設計
〇山崎 周1、吉本 勇太1、大田 栄二1、松村 直樹1、西口 和孝1、樋口 博之1、坂井 靖文1 (1.富士通株式会社)
[18a-PA1-17]シリカのエッチング過程のニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション
〇吉本 勇太1、山崎 周1、松村 直樹1、岩崎 有登1、西口 和孝1、坂井 靖文1、實宝 秀幸1 (1.富士通)
[18a-PA1-18]水素吸蔵合金合成過程への相分類手法とその活用
〇(M2)川崎 海1,2、齋藤 寛之2、小野 寛太1 (1.阪大工、2.量研)
[18a-PA1-19]4D-STEMデータに対する自己教師ありノイズ除去
〇(D)上條 快1、志賀 元紀1,2,3,4、狩野見 秀輔5,6、宮田 智衆5、陣内 浩司5 (1.東北大院情報、2.東北大UDAC、3.NIMS、4.理研、5.東北大多元研、6.三菱ケミカル)
[18a-PA1-20]材料探索における LLM エージェントの利用検討
〇小澤 圭右1、石黒 勝彦1、Kaushalya Madhawa1、Jun Jin Choong1、三好 利昇1、井尻 善久1、出村 雅彦2、源 聡2、小山 敏幸2 (1.SB Intuitions、2.NIMS)
[18a-PA1-21]化学・材料科学分野におけるLLMペアワイズ比較の特性評価
〇前澤 俊哉1、植野 剛1 (1.関西学院大)
[18a-PA1-22]ARIM共用データの高度活用に向けた生成AIエージェントの開発:MCPとナレッジグラフを用いたALD実験条件選定支援
〇桑田 武1、有本 宏2、山崎 将嗣2、鬼澤 敦子2 (1.物質材料研、2.産業技術総合研究所)
[18a-PA1-23]実験データと学術文献を統合したローカルLLMの材料ドメイン特化手法 ― MDSK-RAG の提案 ―
〇高原 渉1、山口 友一2,3、小鹿野 真衣2、各務 風雅2、原嶋 庸介1,4、高山 大鑑1,4、高須賀 聖五1、工藤 昭彦2,3、藤井 幹也1,4,5 (1.奈良先端大物質、2.東京理大理、3.東京理大総研カーボンバリュー、4.奈良先端大DSC、5.奈良先端大CMP)
