本研究グループは、1,998種類の二元合金の第一原理計算※1データを用いて体積サイズ因子（VSF）※2の大規模データベースを構築し、計算値と実験値の「ずれ」をAIの転移学習※3によって補正する手法を開発しました。その結果、実験データのある合金では予測精度を向上させるとともに、未知の合金の性能に対しても信頼性の高い予測が可能なことを実証しました。本手法は、新規合金の効率的な探索を可能にし、材料開発の高速化と低コスト化への貢献が期待されます。本研究成果は、2026年9月4日に国際学術誌「Materialia」にオンライン掲...