东京理科大学
筑波大学
冈山大学
京都大学
◆发表要点
- 明确通过下一代的说明可能AI“扩展型自由能模型”，磁性材料能量损失的原因。
- 以实用材料的无方向性电磁钢板为对象，在显微镜图像上直接“可视化”损失的原因。
- 通过拓扑和热力学的融合，创造了分析环境能源材料的通用AI技术。
因此，在本研究中，以广泛用于电动机的无方向性电磁钢板（NOES）为对象，可以进行下一代的说明可能AI“扩展型自由能模型”进行了分析。本模型，是组合数学的拓扑和热力学的自由能概念，能whitebox连接构造—功能—因果的模型（※1-3）。
分析结果显示，在显微镜图像上可以看到能量损失增加的地方。特别是，世界上第一次成功地分辨了至今为止统一的复杂的磁壁（＊1）的作用，并将其位置“可视化”。这是引出潜藏在实际材料中见解的新方法。
此次的手法，融合了物理和数据科学的下一代说明可能AI中，象征“AI for Science（AI4Science）”的技术。活用热力学的通用性，不仅限于磁性材料，半导体器件和电池材料等，多种各样的环境能源材料的展开也被期待。今后将通过优化能源利用，为未来社会的实现做出贡献。
本研究成果于2025年7月15日在国际学术杂志『Scientific Reports』上在线刊登。
■论文信息
杂志名： Scientific Reports
论文题目： Automated identification of the origin of energy loss in nonoriented electrical steel by feature extended Ginzburg–Landau free energy framework
作者： Michiki Taniwaki, Ryunosuke Nagaoka, Ken Masuzawa, Shunsuke Sato, Alexandre Lira Foggiatto , Chiharu Mitsumata, Takahiro Yamazaki, Ippei Obayashi, Yasuaki Hiraoka, Yasuhiko Igarashi, Yuta Mizutori, Sepehri Amin Hossein, Tadakatsu Ohkubo, Hisashi Mogi, Masato Kotsugi
DOI： 10.1038/s41598-025-00357-z
※ 本研究的一部分是日本学术振兴会（KAKENHI）科学研究费补助事业（A）（21H04656）、文部科学省创新电力电子创造基础技术研究开发事业（补助编号JPJ009777）、及科学技术振兴机构（JST-CREST・补助编号JPMJCR21O1）的支持下实施。
【发表者】
| 谷脇三千辉 | 东京理科大学大学院 2024年度硕士课程毕业 |
| 长冈龙之辅 | 东京理科大学研究生院 博士课程1年 |
| 増泽贤 | 东京理科大学研究生院 2022年度硕士课程毕业 |
| 佐藤駿丞 | 东京理科大学研究生院 2022年度硕士课程毕业 |
| Alexandre Lira Foggiatto | 东京理科大学 先进工学部 材料创成工学科 助教 |
| 三俣千春 | 筑波大学 数理物质系 教授、东京理科大学 材料创成工学科 客座教授 |
| 山崎贵大 | 东京理科大学 综合研究院 助教 |
| 大林一平 | 冈山大学 学术研究院异领域融合教育研究领域（AI・数理） 教授 |
| 平冈裕章 | 京都大学 高等研究院 教授・中心长 |
| 五十嵐康彦 | 筑波大学 系统信息系 副教授 |
| 水岛雄太 | 筑波大学研究生院 系统信息系 2023年度硕士课程毕业 |
| Sepehri Amin Hossein | 物质材料研究机构 磁性・自旋电子学材料研究中心 小组负责人 |
| 大久保忠胜 | 物质材料研究机构 磁性・自旋电子学材料研究中心 副中心长 |
| 小嗣真人 | 东京理科大学 先进工学部 材料创成工学科 教授/td> |
＜详细研究内容＞
下一代AI阐明磁性材料能量损失的原因～期待节能的下一代EV在开发上应用～
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东京理科大学 先进工学部 材料创成工学科 教授
小嗣真人
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