在装扮数据的情况下构建机器学习模子反差 twitter

6家公司2国参谋所的产学数据取悦预测世俗的耐热材料的永恒历久性

2025.03.13

NIMS (国立参谋开发法东谈主物资材料参谋机构)

NIMS与株式会社IHI、川崎重工业株式会社、关西电力株式会社、株式会社神户制钢所、电源开发株式会社、国立参谋开发法东谈主日本原子能参谋开发机构、三菱重工业株式会社、株式会社Elix共同开发了在隐退各机构数据的景色下奉行机器学习，预测多种耐热钢铁材料的永恒历久性的模子 本参谋效果于2025年2月6日在《钢铁与钢》杂志上先行公开。

纲目

以往的课题

材料数据高度高明，很难与其他机构分享。 然而，得回需要大王人的技能和本钱，但愿越过机构进行活用。 特地是发电设备的耐热材料寿命数据可能需要10年以上智商得回，需要产学合营。

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效果重点反差 twitter

NIMS开发了在装扮数据的情况下在各机构分辨进行机器学习的系统，在6家公司2国参谋所的数据互不公开的情况下在装扮的情况下奉行机器学习。 斥地了预测耐热钢铁材料永恒历久性的模子(图)。 与仅使用NIMS数据的腹地模子比拟，该模子的预测精度大幅进步。 这是第一次在产学之间不分享数据的情况下进行合营。

前程瞻望

期待以此次的事例为机会，在材料范围举座上扩大产学数据合营。 在隐退NIMS开发的数据的情况下分辨进行机器学习的系统是开源的，任何东谈主王人不错使用。 今后，NIMS将成为合营的妥洽者，温安产学合营的需求。

图片

图:各机构开展散播式学习，在数据遮掩的情况下进行整合，进步耐热材料寿命预测精度

其他

本参谋中使用的在装扮数据的情况下进行分辨学习的系统，是由NIMS和株式会社Elix在内阁府SIP第2期“基于玄虚型材料开发系统的材料篡改”的赞助下开发的，通过绽放源代码化( https://github.com / 本责任是在文部科学省数据创造活用型材料参谋开发名堂业绩JPMXP1122684766的赞助下，在NIMS结构材料DX-MOP的框架内奉行的。

本参谋效果于2025年2月6日在《钢铁与钢》杂志的在线版上提前公开。

刊登论文

题目:蠕变断裂技能及高温拉伸强度预测模子的取悦学习

作家:樱井惇也、鸟形启辅、松永学、髙梨直东谈主、日比野真也、木津健一、森田聪、井元雅弘、下畠伸朗、丰田晃大、中村忠晖、桥本憩太、大久保达矢、柏希提洛克、理查德·范桑、

出村雅彦

杂志:铁和钢

刊登日历: 2025年2月6日

DOI :

10.2355/tetsutohagane.tetsu-2024-124反差 twitter

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