NIMS、材料組成の高速評価手法　AI併用し磁気センサー材料を開発

NIMSが開発した新手法は、磁気センサー材料の評価を従来の30倍速で実現し、材料開発の効率化に貢献します。
この革新により、データ駆動型の材料探索が進み、未来の技術革新が加速する可能性があります。

記事の概要

物質・材料研究機構（NIMS）の研究グループは、材料組成を迅速に評価できる新しい実験手法を開発しました。
この手法では、磁性材料の異常ホール効果を従来の30倍の速さで測定することが可能です。
また、得られた大量のデータを機械学習で解析し、新たな磁気センサー材料の開発にも成功しました。
研究では、組成が連続的に変化する「組成傾斜薄膜」を用いることで効率的な評価を実現し、3つのプロセスを通じて測定時間を大幅に短縮しました。
特に、Fe–Ir–Pt系材料からは、優れた異常ホール抵抗率が観測されました。
この手法により、より多様な材料探索が可能となり、データ駆動型の材料開発が期待されています。

記事のポイント

1. 高速評価手法の開発： 新たな手法により、磁性材料の特性評価が従来の30倍の速度で行えるようになりました。
2. 機械学習の応用： 膨大な実験データを機械学習で解析し、新たな磁気センサー材料の開発に成功しています。
3. 材料探索の効率化： コンビナトリアル実験と機械学習を組み合わせることで、効率的な材料探索が可能になり、今後の新素材発見が期待されています。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

NIMS、材料組成の高速評価手法　AI併用し磁気センサー材料を開発

　物質・材料研究機構（NIMS）の研究グループは、多数の材料組成を短時間で評価できる実験手法を開発した。この手法により、…