水処理膜におけるDX,MI(特集 人工膜シンポジウム 膜による水処理技術を展望する(16)デジタル技術による水処理膜分離の革新)

• 資料種別: 記事
• タイトル: 水処理膜におけるDX,MI
• 著者・編者: 高羽 洋充; 樋口 隼人; 宮川 雅矢
• シリーズタイトル: 特集 人工膜シンポジウム 膜による水処理技術を展望する(16)デジタル技術による水処理膜分離の革新
• 著者標目: 高羽 洋充; 樋口 隼人; 宮川 雅矢
• 並列タイトル等: Digital Transformation and Materials Informatics in Water Treatment Membranes
• タイトル（掲載誌）: 膜 = Membrane / 膜編集委員会 編
• 巻号年月日等（掲載誌）: 50(5)=299:2025.9
• 掲載巻: 50
• 掲載号: 5
• 掲載通号: 299
• 掲載ページ: 211-216
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2025-09
• ISSN（掲載誌）: 0385-1036
• ISSN-L（掲載誌）: 0385-1036
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 日本膜学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: materials informatics; machine learning; fouling; membrane
• NDLC: ZR2
• 対象利用者: 一般
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z18-1127
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 034369896; http://id.ndl.go.jp/bib/034369896
• 整理区分コード: 632

• 要約等: Membrane technology plays a key role in sustainable development of water treatment. With digital transformation (DX), advanced techniques such as real–time monitoring and predictive control using sensors and AI have been introduced. Materials informatics (MI) is gaining attention as a core technology for accelerating membrane material development. Recent studies show that combining molecular–level simulations with data–driven modeling can improve the accuracy of property prediction and support the design of high–performance and antifouling membranes. In this article, we report a recent progress of DX & MI that uses machine learning and simulation to explore structure–property relationships and enables efficient screening of new materials.
• DOI: 10.5360/membrane.50.211
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: Membrane technology plays a key role in sustainable development of water treatment. With digital transformation (DX), advanced techniques such as real–time monitoring and predictive control using sensors and AI have been introduced. Materials informatics (MI) is gaining attention as a core technology for accelerating membrane material development. Recent studies show that combining molecular–level simulations with data–driven modeling can improve the accuracy of property prediction and support the design of high–performance and antifouling membranes. In this article, we report a recent progress of DX & MI that uses machine learning and simulation to explore structure–property relationships and enables efficient screening of new materials.
• DOI: 10.5360/membrane.50.211; https://doi.org/10.5360/membrane.50.211
• 関連情報（URI）: http://id.ndl.go.jp/bib/034369896; https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034369896; https://www.jstage.jst.go.jp/article/membrane/50/5/50_211/_pdf
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top; 雑誌記事索引データベース; https://ndlsearch.ndl.go.jp; Crossref; https://www.crossref.org
• 書誌ID（NDLBibID）: 034369896; http://id.ndl.go.jp/bib/034369896