記録媒体や各種センサなどに多用されている磁性材料の結晶粒の大きさ（結晶粒径）は，磁性材料の磁性特性や機械特性に大きな影響を与えます．本研究では強磁性材料に交流磁場を与えると発生する磁気バルクハウゼンノイズを機械学習により解析することで，磁性材料の結晶粒径を非接触，非破壊，迅速に推定できる手法を研究しています．
磁気バルクハウゼンノイズ
磁気バルクハウゼンノイズは，強磁性材料に交流磁場を印可した際に，材料内の磁壁が不連続に移動ことで発生する微小な磁気ノイズです．
データ取得と機械学習モデリング
機械学習の訓練データとして，いくつかの熱処理温度で結晶粒径を変化させたFeCo強磁性材料のバルクハウゼンノイズと，結晶粒径のデータを取得したのち，訓練データにない温度で熱処理したサンプルのバルクハウゼンノイズから，その結晶粒径を機械学習により推定しました．
機械学習による結晶粒径推定結果
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- 未知の結晶粒径サンプルに対する予測精度R2＝0.804を確認
- 外挿部分（920、470℃）の予測精度改善が課題
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