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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2024/09/01 |
| ■タイトル |
超電導材料創製プロセス開発におけるデータ科学手法活用の現状と将来展望 |
| ■タイトル(英語) |
Current Status and Future Perspective of the Utilization of Data Science Methods in the Development of Fabrication Processes for Superconducting Materials |
| ■著者名 |
嶋田 雄介（九州大学），石井 秋光（（国研）物質・材料研究機構），尾崎 壽紀（関西学院大学），山本 明保（東京農工大学） |
| ■著者名(英語) |
Yusuke Shimada (Kyushu University), Akimitsu Ishii (National Institute for Materials Science), Toshinori Ozaki (Kwansei Gakuin University), Akiyasu Yamamoto (Tokyo University of Agriculture and Technology) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【A】基礎・材料・共通部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌A（基礎・材料・共通部門誌） Vol.144 No.9 （2024） 特集：超電導材料創出に向けたインフォマティクス応用の最前線
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| ■本誌掲載ページ |
360-365ページ |
| ■原稿種別 |
解説／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejfms/144/9/144_360/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
超電導材料，プロセスインフォマティクス，鉄系超電導，深層学習 superconducting material，process informatics，Fe-based superconductor，deep learning |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
The process informatics, which utilizes database constructed from process, computational simulation, measurement and structural analysis data, is a promising method for accelerating materials development. This review describes the currently utilized data science methods and future possibilities in the development of fabrication processes for superconducting materials, such as bulks and thin films, for targeted applications. |
| ■版 型 |
A4 |
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