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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.　マテリアリティ及び 指標･目標

社内向け 機械学習教育 コンテンツ 作成、操業 スタッフ向 けのデータ 分析 OJT 教育等 多様な 知的資産の 融合と 革新 ⑩ 新規事業創出 2025 年度:複数の 事業化 TFが 活動 している

www.kobelco.co.jp/materiality/mate7.pdf

3.　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

4.　KOBELCO

社内向け 機械学習教育 コンテンツ 作成、操業 スタッフ向 けのデータ 分析 OJT 教育等 多様な 知的資産の 融合と 革新 ⑩ 新規事業創出 2025 年度:複数の 事業化 TFが 活動 している

www.kobelco.co.jp/about_kobelco/outline/integrated-reports/files/esg-databook2022.pdf

5.　「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

6.　R&D 神戸製鋼技報｜KOBELCO 神戸製鋼

隆 材料開発に必要な多くの物理・化学分析技術と機械学習を併用する計測インフォマティクスは、従来にない解析速度や付加価値創出が期待されている。本稿では、

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

7.　 2021年 12月 株式会社 神戸製鋼所

意味のある”機械学習モデル構築を支援します。このために、適正なデータの前処 理やモデル構築方法を提案します。 インフォマティクスサービスにおける強み KOBELCO

www.kobelco.co.jp/notices/files/20211221_1_01.pdf

8.　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

9.　KOBELCO

社内向け 機械学習教育 コンテンツ 作成、操業ス タッフ向 けのデータ 分析 OJT 教育等 多様な 知的資産の 融合と 革新 ⑩ 新規事業創出 2025 年度:複数の 事業化 TFが 活動 している

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10.　A 推進プロジェクト部

技術開発本部 機械学習や深層学習(ディープラーニング)などの人工知能(AI) 技術の活用により、神戸製鋼グループの製品開発や製造プロセスの高度化と革新に貢献していきます。また、

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