　Ni-Co基超合金の粉末製造には機械学習を活用し、専門家の技術なしにガスアトマイズプロセスを最適化した。過去のデータを使用せず、わずか6回の試行でタービンディスクの作製に適した微細で真球度の高い高品質な粉末を、収率約78％で得られるプロセス条件の発見に成功。通常の収率は10～30％程度で、市販の粉末に比べて約72％のコストダウンが可能と見積もる。

機械学習による超合金粉末製造プロセスの最適化出典：物質・材料研究機構

　高圧タービンディスクはガスアトマイズ法で製造するが、金属の溶解温度や使用するガスの圧力といった複数のプロセス条件を最適化には、膨大なコスト、時間、経験、人的資源が必要だった。機械学習を活用した製造条件の最適化により、航空機エンジン部品製造の低コスト化、迅速が期待できる。

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