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1.　酸化物半導体を用いたトランジスタと強誘電体キャパシタを集積したメモリがIEEE主催の『Paul Rappaport Award賞』を受賞 企業情報 | KOBELCO 神戸製鋼

Snを添加したIGZO材料を用いた三次元集積メモリデバイスを開発 ～機械学習ハードウェアの高エネルギー効率化へ期待～（東京大学生産技術研究所 Webサイト） Kobelcoを知る 製品を探す

www.kobelco.co.jp/about_kobelco/awards/2023/1211835_18069.html

2.　R&D 神戸製鋼技報｜KOBELCO 神戸製鋼

モデル製作からMONADを活用した保全業務に至るまでのフローを標準化することで，機械学習の専門知識のない操業や保全の技術者，作業員でも運用可能な体制を整え

www.kobelco.co.jp/technology-review/vol73_1.html

3.　R&D 神戸製鋼技報｜KOBELCO 神戸製鋼

、 機械学習 、 MI 、 物質情報科学 、 マテリアルズ・インフォマティクス 、 マテリアルズインテグレーション 19 （解説） 遠心圧縮機用インペラのシュラウド接合技術 P.97

www.kobelco.co.jp/technology-review/vol72_1.html

4.　機械学習による酸化物半導体薄膜評価の高精度化

67 まえがき ＝近年,ディープラーニングなどの機械学習手 法の高度化や計算機の発達,ビッグデータの一般化によ り,人工知能(Artificial Intelligence,以下AIと い う )

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/68_2/067-071.pdf

5.　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

」のほか,最近では機械学習を用いて充放電サイ 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

6.　「EVS31(第31回国際電気自動車シンポジウム・展示会)」への出展について｜KOBELCO 神戸製鋼

シミュレーション 機械学習を用いた電池モジュールの安全性／寿命予測 「EVS31（第31回国際電気自動車シンポジウム・展示会）」開催概要 日時： 2018年9月30日(日)～10月2日(火)

www.kobelco.co.jp/notices/1200130_15586.html

7.　加古川製鉄所第2分塊工場における設備状態監視･異常予 兆検知システムの構築

本システムのコンセプト 機械学習による異常予兆検知では,データに定常的な 規則性があることを前提にして,それを学習し,規則性 から外れた「いつもと違う」状態を異常予兆として検知

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/73_1/017-021.pdf

8.　溶接材料開発におけるMI技術の適用

developed. 検索用キーワード アーク溶接,溶接材料,AI,人工知能,機械学習,MI,物質情報科学,マテリアルズ･インフォマティクス,マテリアルズ インテグレーション ■

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_1/091-096.pdf

9.　Topics｜KOBELCO 神戸製鋼

第175回講演大会 放射光計測と機械学習組み合わせによるさびの2次元構造可視化 日本金属学会 微小領域の力学特性評価とマルチスケールモデリング研究会 Cu

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10.　変化し続けるものづくりを支えるプロセス制御

また,このコンセプトを拡張し,より高難易度な高炉操業への適用を進めることで,通気性可視化と炉熱変化予測の技術を確立し,他社に先駆けて実機適用を果たした。 現在,業界に先駆けて機械学習を「

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/079-083.pdf