新聞等報道

25. 化学工業日報，「ナノカーボン特集　有力各社の戦略　日本ゼオン　SGCNT応用開発進む」(2022/9/27)

24. 日経ものづくり，「実践的マテリアルズ・インフォマティクス」(2022/9/1)

23. 日経xTECH，「MIで短期決戦になる材料開発、日本企業は従来の優位性を保てるか」(2022/8/23)

22. 日経xTECH，「マテリアルズ・インフォマティクス　天使か悪魔か」(2022/8/23)

21. 日刊産業新聞，「複数AIで材料機能予測　NEDOなど、技術を開発」(2022/8/12)

20. 化学工業日報，「日本ゼオン　複数AIで機能予測　材料データ処理高度化」(2022/7/15)

19. 日刊工業新聞電子版，「AIで複雑材料系の特性予測 日本ゼオンなど技術開発」(2022/7/12)

18. 日刊工業新聞，「AIで材料特性予測　日本ゼオンなど技術開発」(2022/7/12)

17. 電波新聞，「産総研と日本ゼオンなど　複数のAIで材料の機能予測　材料開発を迅速化する新技術」(2022/7/11)

16. 日刊ケミカルニュース，「日本ゼオン　複数のAIで複雑材の機能を予測する技術を開発」(2022/7/8)

15. 日刊工業新聞電子版，「産総研、AIで複合材開発効率化　特性予測を大幅短縮」(2022/7/6)

14. 日刊工業新聞，「複合材開発　AIで効率化　産総研　特性予測を大幅短縮」(2022/7/6)

13. 日刊自動車新聞，「日本ゼオン　複雑材料系の特性を短時間予測」(2022/7/5)

12. Motor-Fan，「NEDO： 複数のAIを活用し、複雑な材料データからさまざまな機能を予測する技術を開発」(2022/7/4)

11. ゴムタイムス，「日本ゼオン、AI活用で開発　複雑材料データから高精度予測」(2022/7/1)

10. Tii技術情報，「複数のAIを活用し、複雑な材料データからさまざまな機能を予測する技術を開発～配合条件の選定から成形加工・評価までの材料開発を大幅に加速～」(2022/6/30)

9. 日経産業新聞，「新素材、AIで開発短縮」(2022/5/27)

8. 日本経済新聞，「革新材料、AIが性能予測　量子技術も活用」(2022/4/8)

7. 日本経済新聞，「素材開発に革新　AIが性能予測、住友化学は時間10分の1」(2022/4/7)

6. 日本経済新聞電子版「東北大・原子力機構・産総研・静岡大、炭素原子膜グラフェンに含まれる微量元素量の計測に成功」(2022/09/16)

5. OPTRONICS online「東北大ら，グラフェンのドーパント量の計測に成功」(2022/09/16)

4. 日刊工業新聞「東北大、グラフェンへの微量添加元素の効果計測　材料評価を高度化」(2022/09/21　24面)

3. 日刊ケミカルニュース「東北大学など　グラフェン中のドーピング元素量を計測」(2022/10/12)

2. 化学工業日報「グラフェン　微量な添加元素計測　産総研など　SPring－8で」(2022/10/17 朝刊3面)

1. 日刊工業新聞「SGCNTシート開発」(2022/11/10)

連絡先

国立研究開発法人 産業技術総合研究所　ナノカーボンデバイス研究センター

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