マテリアルズ・インフォマティクス研究室の高原 渉さんが、第73回応用物理学会春季学術講演会において応用物理学会 Poster Award を受賞
受賞概要
2026年5月、奈良先端科学技術大学院大学 マテリアルズ・インフォマティクス研究室の高原 渉さん（発表採択当時、社会人博士・博士後期課程3年／発表当時、学位取得に伴い卒業）が、第73回応用物理学会春季学術講演会における発表に対して、応用物理学会 Poster Award を受賞しました。本賞は、同講演会において優れたポスター発表を表彰するものです。
応用物理学会 Poster Award URL：https://www.jsap.or.jp/poster-award
研究題目・論文タイトル
実験データと学術文献を統合したローカルLLMの材料ドメイン特化手法 ― MDSK-RAG の提案 ―
研究者・著者
高原 渉A、山口 友一B、小鹿野 真衣B、各務 風雅B、原嶋 庸介A、高山 大鑑A、髙須賀 聖五A、工藤 昭彦B、藤井 幹也A、
A: 奈良先端大、B: 東京理科大
受賞対象となった研究の内容
本研究は、金属硫化物光触媒に関する実験データと学術文献の知識を統合し、大規模言語モデル（LLM）を材料開発に活用するためのフレームワークを提案したものです。提案手法をローカルLLMに適用することで、研究データの機密性を確保しながら、比較的小規模なデータセットを用いたドメイン特化、知識源の継続的な更新、ベースモデルを変更しない柔軟な拡張が可能となります。本研究は、限られたデータ環境においても、実験事実と文献知識を組み合わせることで、材料開発におけるLLM活用の可能性を示すものです。
関連論文URL：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.5c01941
受賞者コメント
このたびは、第73回応用物理学会春季学術講演会における応用物理学会 Poster Award を賜り、大変光栄に思います。本研究を進めるにあたり、多大なるご指導とご支援をいただいた共同研究者の皆さまに心より感謝申し上げます。本研究に関連する成果は、2026 MRS Spring Meeting & Exhibit においても MRS MT01 Best Presentation Award を受賞しており、国内外の学会において評価いただけたことを大変励みに感じております。今後もAI for Materials／AI for Science技術の発展に取り組んでまいります。