富士通攜手東北大學開發 AI 解析系統，加速開發超導體材料效率

富士通株式会社與東北大學 2025 年 12 月 23 日宣布，成功開發基於人工智慧（AI）的超導體材料性質解析，能快速且精準預測超導體材料電子狀態及物性，提高開發效率。以往需要數月運算時間，現在可縮短至數日內完成。

研究由東北大學多元物質科學研究所主導，並基於富士通的AI平台「Fujitsu Kozuchi」進行，團隊利用深度學習模型（圖形神經網路），輸入材料晶體結構數據，預估超導體轉移溫度（Tc）及臨界磁場等關鍵特性。訓練數據來自公開資料庫（如Materials Project），共使用超過十萬條超導體數據，並以量子力學計算結果為導師數據最佳化AI模型。

新技術精準度較傳統第一原理計算降低20%~30%誤差，特別是稀有材料（如氫化物超導體），為實現常溫超導體鋪路。銅酸化物系超電導體（YBCO）的Tc預測，實驗值符合率更達95%。

超導體材料對電力傳輸、量子計算等都有重要應用，但開發成本與時間一直是挑戰。此為文部科學省「革新AI研究開發專案」之一，2024年開始合作。富士通2025年已成功將類似AI用於電池材料開發，這次擴展至金屬工程領域。東北大學教授小口貴久表示，AI將成為材料科學的「萬能計算機」，加速突破常溫超導體。富士通執行役員田中達也則表示，目標是2027年讓產業能應用。

新技術有望創新清潔能源領域，支援日本政府「綠色成長戰略」，使2050年碳中和目標準時達成。美國IBM和Google DeepMind等競爭對手壓力下，日本企業反擊引起關注，且與大型鋼鐵公司概念驗證（PoC）進行中。

• 富士通と東北大、AIで超電導材料の性質解析　開発を効率化
• Extracting causality from spectroscopy

（首圖來源：富士通）