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1.　人とともに発展するデータ駆動科学･AIの応用技術

大量の実績データから学習し高度 な推論を可能とするデータ駆動科学の実践的活用が進 み,人が積み上げた事前知識を組み込んだデータ駆動科 学モデルは開発や設計といったデータの少ない領域にも

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/089-093.pdf

2.　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

3.　研究開発体制｜KOBELCO 神戸製鋼

特殊条件下の計測技術 データ駆動科学・AI応用技術 OR（オペレーションズ・リサーチ） 応用技術 プロセス制御技術 溶接メカニズムモデリング技術 保有コア技術 技術開発本部では長年にわたり、素材系、

www.kobelco.co.jp/products/r-d/tdg/index.html

4.　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

5.　R&D 神戸製鋼技報｜KOBELCO 神戸製鋼

（解説） 人とともに発展するデータ駆動科学・AIの応用技術 P.89 片山 亮・友近信行・楢崎博司 高温かつ過酷な環境で精緻なものづくりを必要とする鉄鋼業，金属加工業では

www.kobelco.co.jp/technology-review/vol72_2.html

6.　デジタルイノベーション技術センター( D I Tec )

(キャラバン隊) 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 データから学ぶ 導 入 後 導 入 前 吹き抜け (異常) 残滓上昇 操業状態

www.kobelco.co.jp/products/r-d/tdg/files/ditec_230925.pdf

7.　神 戸 製 鋼 技 報

(解説) 人とともに発展するデータ駆動科学･AIの応用技術 片山 亮･友近信行･楢崎博司 94 (解説) ビジネスモデル変革実現に貢献するサービス化技術 宗 陽一郎 98 (解説)

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/whole.pdf

8.　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

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

9.　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

10.　未来へのソリューション提供とコア技術

(OR)応用技術」は,複雑で巨大な製鉄所の操業の自動化や最適化の取り組み,生産管理業務へのコンピュータ活用の歴史から端を発している。「データ駆動科学･AI応用技術」も 1980

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/013-016.pdf