南華大学とパデュー大学の研究チームが機械学習モデルを用いて3Dプリント用の超高強度耐食鋼を設計
2026年 4月 9日
南華大学 2026年4月6日
南華大学とパデュー大学の研究チームが、解釈可能な機械学習モデルを用いて3Dプリント用の新たな超高強度・高延性鋼を開発した。従来の3Dプリント用超高強度鋼は、コバルトやモリブデン、高濃度ニッケルなどの高価な元素が必要で、部品の製造には工業用炉での多段階の熱処理を経なければならず、腐食に弱い傾向があった。そこで研究チームは、原子の大きさ、電子の挙動、音の速さなど元素の物理化学的特性を解釈可能な機械学習アルゴリズムに入力して、最適な合金組成を探索したところ、引張強度が1,713MPa、塩水腐食試験での劣化率が年間0.105mmという低コストで耐食性のある合金の配合が特定された。ただし、今回の機械学習の手法は特定の製造技術に特化したデータセットに依存しており、製造プロセス間での互換性がない場合があるため、このモデルを新しい材料に適用する際には物理特性の再スクリーニングが必要だとしている。