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1.　機械学習･深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化 予測技術

クルデータから余寿命を予測する「データ駆動型モデル」 が盛んに研究されている。これらのアプローチについ て,縦軸に仮説駆動/データ駆動,横軸にブラックボッ

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/048-052.pdf

2.　R&D 神戸製鋼技報｜KOBELCO 神戸製鋼

（論文） 機械学習・深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化予測技術 P.48 高岸洋一・山上達也 リチウムイオン電池の劣化や寿命予測に対する試みが注目されている。本稿では、

www.kobelco.co.jp/technology-review/vol71_1.html

3.　デジタルイノベーション技術センター(DITec)

技術開発本部 データ駆動科学の活用により、高次元データに対する人間の 認知能力を拡張し、新たな価値を創造する デジタルイノベーション技術センター(DITec) 生産マネジメント 見る･測る

www.kobelco.co.jp/products/r-d/tdg/files/DITec_210820.pdf

4.　神 戸 製 鋼 技 報

(論文) 機械学習･深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化予測技術 高岸洋一･山上達也 53 (論文) 軟X線発光分光を用いた残留オーステナイト中固溶炭素分析技術 日野 綾･山田敬子 58

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/whole.pdf

5.　鋼板溶接熱影響部の相変態モデル構築とじん性予測

を模擬したモデル合金の 相変態挙動の実験データに基づき,HAZ 組織予測のベ ースとなる相変態モデルの構築に取り組んだ。また,組 織予測の計算結果を用いて,脆性破壊モデルによりシャ

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/031-036.pdf