?超伝导注1）线材のデータ?モデル注2）駆动型製造に向けて、作製プロセスのモデル化に成功した。
?実験室での理想的な状况でなく、製造装置が変わる実际の製造现场でも対応可能な製造础滨化手法を构筑した。
黑料网大学院工学研究科の堀出 朋哉 准教授、吉田 隆 教授らの研究グループは、超伝导線材製造の効率化に向けて、製造装置が変わっても対応可能な現場指向型製造AIモデルを開発しました。
次世代エネルギーとして注目される核融合や、電動航空機、さらに医療現場で使われるMRIなどの開発に欠かせないのが、超伝导線材と呼ばれる材料です。こうした技術が広く実用化されるためには、この超伝导線材を大量に、安く作れるかが重要な課題となっています。しかし、超伝导線材に限らず材料の制御は非常に繊細で、長年にわたり製造現場では、熟練した技術者の「経験」や「勘」に頼って最適化したプロセスで生産が行われてきました。近年、こうしたスキルを人工知能（AI）に学ばせ、製造の効率を上げようという取り組みが進められています。ところが、同じ材料を作っていても、使っている製造装置や細かな調整の仕方が異なるため、AIによる一律の対応が難しいという課題がありました。
そこで本研究では、「製造装置は违っても、プロセスの现象は共通している」という点に着目しました。さまざまな製造装置から得られたデータを分析し、共通するプロセスの特徴を见つけ出すことに成功しました。
この成果をもとに、AIを活用した製造管理やプロセスの最適化がさらに進めば、超伝导線材だけでなく、さまざまな材料の製造がより効率的になり、日本のものづくりの競争力向上にもつながると期待されます。
本研究成果は、202５年6月23日18時（日本時間）付でSpringer Nature社の国際科学誌『Communications Engineering』に掲載(オンライン)されます。
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注1）超伝导：
物质を冷却していくと突然电気抵抗がゼロになる现象。
注2）モデル：
入力データに対して出力データを求める计算やアルゴリズム。础滨ではデータを使って(学习して)モデルを作成するため、データが重要である。
雑誌名：Communications Engineering
論文タイトル：Integrated Process-Property Modeling of YBa2Cu3O7 Superconducting Film for Data and Model Driven Process Design
著者：Tomoya Horide, Shin Okumura, Shunta Ito, Yutaka Yoshida
DOI: 10.1038/s44172-025-00434-1
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