第136回シンポジウム「アルミニウム製品の材料設計，製造プロセスへの機械学習の活用」
（ハイブリッド開催）開催期間
| 開催期間 | 2026年3月10日（火）13:00～16:50 |
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概要
| 概要 | 近年，コンピュータの進歩により金属材料の設計，製造プロセスへ機械学習が多用されるようになってきており，試行錯誤的なトライアルからより効率的なものへと変わろうとしています。本シンポジウムでは，アルミニウム製品の材料設計，製造プロセスへの機械学習の活用事例を紹介いただきます。 |
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| 詳細 | プログラム（敬称略） 13:00～13:05 開会の挨拶 企画委員会委員（世話人） 13:05～13:55 1. 高延性Al-Si合金ダイカストの曲げ特性予測における機械学習の活用事例 日本軽金属株式会社 織田 和宏 自動車軽量化のためダイカストの車体部品への展開が求められている。ダイカスト部品には衝突時に屈曲しても破壊しない延性が必要とされる。本講演では，延性評価法として曲げ試験に着目し，機械学習モデルで曲げ特性を予測した。この手法は許容可能な欠陥の特定に役立つと期待される。 13:55～14:45 2. アルミニウム熱間鍛造の数値シミュレーションにおける熱間境界条件の自動同定 岐阜大学 吉田 佳典 熱間鍛造の数値シミュレーションを向上させるためには，材料物性だけでなく，金型と素材の間の摩擦係数や熱伝達係数などの境界条件を精密に同定する必要がある。本講演では，機械学習に基づく最適化アルゴリズムと有限要素解析を統合した自律運転有限要素解析システムを熱間リング圧縮試験に適用し，面圧依存型の摩擦係数および熱伝達係数を自動的に同定する方法を紹介する。 15:00～15:50 3. MIとDXー材料計測データの活用と知識の蓄積と活用ー トヨタ自動車株式会社 庄司 哲也 この数年のAI技術の発展により数値データだけでなく計測データそのものの活用で有用な知見を得ることが可能になった。本講演では商用アルミニウム合金のXRDデータを活用し強度・延性を予測した事例など計測データ活用について紹介する。さらにAI技術を活用することでデータと解析結果に加えて言語情報を結合させることで知識に変換し技術知見を伝承する可能性についても言及する。 15:50～16:40 4. データ駆動的アプローチに基づくプロセスインフォマティクスと軽金属設計への展開 物質･材料研究機構 永田 賢二 マテリアルDXが重要と認識されてからさまざまなデータ駆動的アプローチに基づく材料プロセス設計が検討されてきている。本講演では，そのひとつとしてスパース混合回帰モデルに基づくベイズ推定アルゴリズムを使った新規材料設計提案の枠組みを紹介する。実際の適用事例として7000系アルミニウム合金に適用した際の結果も併せて紹介する。 16:40～16:50 閉会の挨拶 企画委員会委員長 （世話人：物質･材料研究機構 佐々木 泰祐，株式会社TYK 大島 智子， 日本大学 渡邉 満洋，日本軽金属株式会社 長澤 大介） |
| 主催 | 一般社団法人軽金属学会 |
| 後援 | |
| 協賛 | 日本アルミニウム協会，日本マグネシウム協会，日本チタン協会，日本金属学会，日本鉄鋼協会，日本材料学会，日本機械学会，日本塑性加工学会，日本鋳造工学会，軽金属製品協会，軽金属溶接協会，資源・素材学会，自動車技術会，日本ダイカスト協会，日本溶接協会，溶接学会，粉体粉末冶金協会，日本顕微鏡学会，表面技術協会，日本チタン学会（予定） |
| 会場 | 大阪大学 東京ブランチ 912・913室（ハイブリッド開催） （東京都中央区日本橋本町2-3-11 日本橋ライフサイエンスビルディング9階） 交 通：東京メトロ銀座線・半蔵門線「三越前」駅 A6出口より徒歩3分 JR総武本線「新日本橋」駅 5番出口より徒歩2 分 JR各線「神田」駅 南口より徒歩11分 JR各線「東京」駅 日本橋口より徒歩17分 |
| 参加費 | 正会員10,000円，維持・協賛学協会員15,000円，学生会員・協賛学協会学生会員1,000円， 非会員20,000円，学生非会員 6,000 円 |
| 定員 | 100名 参加申込締切：2026年2月26日（木） ※参加者には事前にテキストを送付します |
