研究員または特別研究員募集（26-1678）(AI for Science基盤モデル研究チーム)

募集の背景、プロジェクトの説明 計算科学研究センター（R-CCS：センター長 松岡 聡）は、高性能な「計算」という事象自身を「計算の科学」として探求し、それによって得られる莫大な計算パワーを様々な科学分野の問題解決に適用してそれらの発展に寄与する「計算による科学」を推進し、更には両者の高度化に貢献する他の科学分野の産物である「計算のための科学」と連携を果たすべく、次世代の「計算科学」の世界トップレベルかつ我が国の中核拠点の研究センターとして活動することを目標としています。 当研究室は、優れた論理的推論能力を有する基盤モデルを安価に構築・運用する技術を開発し、科学研究の各分野における研究構想の提案、実験計画の立案、プログラム開発、実験・シミュレーション、結果分析を補助する基盤モデルの構築を目指しています。 今回は、JST 先端AI科学研究推進事業（ARiSE）戦略ターゲット型（T1-1）「AI for Materialsを実現するマテリアルAI基盤の構築」（物質・材料研究機構、統計数理研究所等との共同、研究開発期間 2026年10月〜2029年3月）において、マテリアル汎用基盤モデルの構築を担当する研究員を募集します。 【キーワード】マテリアルズインフォマティクス、材料計測、X線回折、分光、基盤モデル、マルチモーダル、材料科学、AI for Science 仕事内容・職務内容 材料科学向けマルチモーダル基盤モデルの研究開発のうち、材料計測データを学習可能な表現へ落とす部分を担当していただきます。具体的には以下を担当します。 1.モダリティ別データ仕様の策定。回折（XRD・粉末回折・多相）、分光（XPS・XAS・ラマン・赤外・NMR・EELS）、熱分析、電子顕微鏡、組成表、合成・プロセス条件、メタデータの各モダリティについて、測定量の物理的な意味を踏まえた表現形式・正規化・不変量の扱いを定義する。 2.ARIMデータ・文献・実験記録・材料データベースから学習コーパスを構築する際の、計測データ側の設計と品質管理。 3.プロセス—組織—物性—性能（PSPP）の連関を、モデルの入出力としてどう表現するかの設計。 4.材料科学向け評価ベンチマーク（構造—物性推論、物性予測、合成計画）の設計と、モデル出力の物理的な妥当性の評価。 モデルの学習・推論の実装、分散学習基盤の整備は、チーム内の他のメンバーが担当します。本ポジションは、何をどう表現すべきかを決める側です。 契約期間中または契約更新時に業務変更がある場合は、上記職務内容の範囲で行います。 配属部署 既設部署 計算科学研究センター AI for Science プラットフォーム部門 AI for Science基盤モデル研究チーム 職種 研究員・ポスドク相当 研究分野 ナノテク・材料 - 分析化学 ナノテク・材料 - 構造材料、機能材料 情報通信 - 知能情報学 情報通信 - 計算科学