20. 日経産業新聞，「素材性能予測1日10万通り」，2022/9/30
19. 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
18. 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
17. 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
16. 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
15. 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
14. 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
13. 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
12. 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
11. 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
10. 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
9. 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
8. 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
7. 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
6. 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
5. 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
4. 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
3. 日経産業新聞，「新素材、AIで開発短縮」，2022/5/27
2. 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
1. 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