NIMS (物質・材料研究機構) 材料データプラットフォーム

物質・材料科学（Materials Science）の専門研究機関「国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）」の材料データプラットフォーム公式アカウントです。マテリアルDXプラットフォーム構想の基盤を整備、運用する「データ中核拠点（MDPF）」として、様々なデータサービスDICEを提供しています。

[NIMS (物質・材料研究機構) 材料データプラットフォーム @NIMS_MDPF]

当アカウントは発信専用のため、メンション等でお問い合わせいただきましても返信等は行っておりません。
材料データプラットフォームまたはDICEに関するお問い合わせは、以下の「お問い合わせ」より材料データプラットフォーム 運営室までお願いいたします。
https://t.co/QAfA4SRWME

[ARIM 研究設備/データ共用プラットフォーム @nanofabPF]

「JASIS 2026」において、「AI for Scienceが加速するマテリアル革新―ARIMデータが拓く新時代―」を開催します。計測データマイニングや材料合成分野におけるデータ活用、ARIMが進める研究支援・データ共用の取り組みなどについて発表が行われます。
https://t.co/gkUCIgPFVG

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【RDEアップデート】
EIS (電気化学インピーダンス測定)用、SAXS(小角X線散乱)用のデータセットテンプレートを追加
・EIS用：導電率データとインピーダンス測定データに対応
・SAXS用：差分進化アルゴリズムを用いたフィッティング解析を実行
詳細：https://t.co/6i4puxviYL
#NIMS_MDPF #データ構造化

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8/31(月) DICEオンラインセミナーを開催。
無機材料データベース「AtomWork-Adv」と電池材料データベース「AtomWork-Battery」を利用した、全固体電池材料の探索や機械学習による材料設計などの具体的な研究事例を紹介。
参加無料、登録はこちら https://t.co/jUB58BgAbz
#NIMS_MDPF #データ駆動型研究

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7/30(木) DICEオンラインセミナーを開催。
テーマはカスケード型特徴転移モデルによる高分子物性予測。
高分子データベースPoLyInfoを活用し、樹脂単体で学んだ特徴と分子量・添加剤情報を組み合わせ、配合材料の物性を予測。
参加無料。登録はこちら https://t.co/AUB4pHpkCg #NIMS_MDPF #PoLyInfo

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【寿命評価における未使用材のクリープデータの不足を解決】
MatNavi利用者インタビュー Vol.6
発電プラント高温部材の寿命診断や劣化評価における標準参照データとしてのクリープデータシート「CDS」の活用についてお話しいただきました。
https://t.co/8N5kTXJhF9
#NIMS_MDPF #MatNavi

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7/30(木) DICEオンラインセミナーを開催。
テーマはカスケード型特徴転移モデルによる高分子物性予測。
高分子データベースPoLyInfoを活用し、樹脂単体で学んだ特徴と分子量・添加剤情報を組み合わせ、配合材料の物性を予測。
参加無料。登録はこちら https://t.co/AUB4pHpkCg
#NIMS_MDPF #PoLyInfo

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【金属合成研究を支える網羅的材料データ】
MatNavi利用者インタビュー Vol.5
合金や化合物の合成における情報源や教育用資料としての無機材料データベース「AtomWork」の活用についてお話しいただきました。
https://t.co/7d532jJfMC
#NIMS_MDPF #MatNavi

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7/30(木) DICEオンラインセミナー開催！
テーマはカスケード型特徴転移モデルによる高分子物性予測。
高分子デー��ベースPoLyInfoを活用し、樹脂単体で学んだ特徴と分子量・添加剤情報を組み合わせ、配合材料の物性を予測。
参加無料。登録はこちら https://t.co/AUB4pHpkCg
#NIMS_MDPF #PoLyInfo

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【深海マイクロプラスチック分析への応用】
MatNavi利用者インタビュー Vol.4
高分子データベース「PoLyInfo」を用いた観測試料に含まれる各種マイクロプラスチックポリマーの基本情報の調査についてお話しいただきました。
https://t.co/pd8G4z1FKO
#NIMS_MDPF #MatNavi

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【教育現場での材料データの活用】
MatNavi利用者インタビュー Vol.3
無機材料データベース「AtomWork」の状態図や結晶構造データを、研究や講義資料でどのように活用しているかお話しいただきました。
https://t.co/uXEmqTeQQf
#NIMS_MDPF #MatNavi

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【高温材料の選定を支える材料データ】
MatNavi利用者インタビュー Vol.2
Kinzoku・CDSを活用するユーザに、化学プラントで用いる高温材料の選定や劣化評価、寿命評価への利用について伺いました。
https://t.co/aCqTpoOv0C
#NIMS_MDPF #MatNavi

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【材料合成の「地図」のような存在とは】
MatNavi利用者インタビュー Vol.1
AtomWorkを活用する大学教員に、二元系金属状態図や物性データを用いた材料選択、合成条件の検討、失敗時の原因特定について伺いました。
https://t.co/mNaRqD7x1M
#NIMS_MDPF #MatNavi

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7/30(木) DICEオンラインセミナー開催！
テーマはカスケード型特徴転移モデルによる高分子物性予測。
高分子データベースPoLyInfoを活用し、樹脂単体で学んだ特徴と分子量・添加剤情報を組み合わせ、配合材料の物性を予測。
参加無料。登録はこちら https://t.co/AUB4pHpkCg
#NIMS_MDPF #PoLyInfo

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MDPF利活用事例 Vol. 9を公開しました。
RDEを活用して実験データの蓄積、特徴量抽出、機械学習用データセット構築、実験条件予測をつなぐ研究基盤を構築した事例を紹介
データセンター省電力化に貢献する高密度HDD磁気記録媒体の開発に取り組んだ研究です。
https://t.co/tklEBvStFU
#NIMS_MDPF #RDE

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MDPF利活用事例 Vol. 8を公開しました。
クリープデータシート(CDS)を基盤に、連合学習を用いてデータを秘匿したまま複数機関で協調し、耐熱鋼のクリープ寿命予測モデルを構築。
規格鋼の知見を溶接材等の実用材料へ拡張した事例をご紹介。
https://t.co/NypSyB7pVJ
#NIMS_MDPF #連合学習 #秘匿計算

[NIMS (物質・材料研究機構) 材料データプラットフォーム @NIMS_MDPF]

NIMSの材料データリポジトリMDRでは、大学・研究機関の研究者も材料研究データを登録・公開可能になりました。
登録データはDataCite DOI付与で引用可能な成果として発信でき、ライセンス明示・メタデータ付与で再利用・横���検索・AI研究での活用につながります。
https://t.co/s0LGnXNZiz
#NIMS_DICE

[NIMS (物質・材料研究機構) @NIMS_PR]

NIMSの敷地は意外に広い！

そこで、当日効率よく回っていただくために、#NIMS一般公開 のマップを先行公開しました。

当日どんなルートで回るか、気になるラボやプログラムをチェックしてみてください👇
https://t.co/YwcASbOiJ3

※受付で印刷したマップもお配りします！

[NIMS (物質・材料研究機構) @NIMS_PR]

日曜日の #NIMS一般公開 では、
"実物"元素周期表も間近で見ることができます。

普段は公開していないため、見られるのは年に一度のこの機会だけです。
（千現地区・研究本館ロビーにて展示）

一般公開の参加登録はこちらから👇
https://t.co/ep9YmicRTT

[NIMS (物質・材料研究機構) 材料データプラットフォーム @NIMS_MDPF]

データ解析の来歴管理システム「pinax」に関する論文がSTAM Methods誌に掲載。
pinaxの設���思想、機能、来歴管理の重要性、材料研究での意義を詳述。
鋼材硬さ予測やポリマー熱伝導率予測の事例を通じてその有効性を示しています。
Editor’s Choice論文にも選出。
https://t.co/bUU3FMzfym
#NIMS_DICE