機械学習でなんとなく材料研究者の気分を味わおう - Qiita
Nextremer Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 自分は大学で機械学習と材料開発を組み合わせた分野を研究しています。 今回は機械学習が大好きな人に材料研究者の気分を味わってもらいたいと思い記事を書きました。 （本当は、材料研究者の人にAI研究者の気分を味わってもらってもっと材料に機械学習を取り入れてほしいです） 材料開発って何だ まず、材料開発って何やねん、何の材料やねんって感じだと思います。 おっしゃる通り、材料と言っても、セラミックス、高分子、金属など様々なものがあります。 例えばiPhone この中には、こんな小さなセラミックコンデンサが数百個入っています。 そして、Appleに選ばれるほどの高性能なコンデンサを作るためには、 ・どんな元素を組み合わせよう？ ・どんなプロセスで作ろう？ という難しい問題を解くことになります。解き方の一例を示します。
phasonの日記 | スラド
"Solar-to-hydrogen efficiency of more than 9% in photocatalytic water splitting" P. Zhou et al., Nature, 613, 66-70 (2023). 気が付くと10か月ぶりの日記である．忙しかったとはいえ，ずいぶんとまあ書かなかったものだ． （論文自体は読んでるし面白いものもあるのだが，こうやってまとめるには時間が取れないとなかなか難しい） エネルギー問題や環境問題の観点から，再生可能エネルギー等の有効活用が注目されるようになって久しい．そのような中で多くの研究が行われているものの一つが，水素の活用である．水素自体は燃焼時に水のみを生成するエネルギー源であるため，「安価かつ低環境負荷で水素を量産する手段があれば」次世代エネルギーの候補になると言えよう． ※実際には，貯蔵・輸送などでも多くの技術
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