社会基盤のインフラを構成する様々な材料の強度は、LSIと言ったナノレベルの部材から橋梁と言ったキロメートルレベルの部材に至るまで、材料自体のナノ・ミクロな構造に大きく依存しており、社会生活の安全性・信頼性を担保する上では、ナノ・ミクロな材料組織を如何に最適化するかと言う事が重要な鍵となっている。本研究室では、様々材料に対しその強度を支配する微視的なメカニズムを、実験や数値シミュレーションから明らかにし、新たな複合材料や材料組織のあり方に関する検討を行っている。近年は情報科学的手法を援用することで，実験とシミュレーションの有機的な融合を目指している。

1) “Establishment of structure-property linkages using a Bayesian model selection method: Application to a dual-phase metallic composite system”, H. Kim, T. Yamamoto, Y. Sato, and J. Inoue, Acta Materialia, 176, 264-277 (2019)
2) “Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models”, S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue, Physical Review Materials, 3, 053404 (2019)
3) “In-situ measurement of surface relief induced by Widmanstätten and bainitic ferrites in low carbon steel by digital holographic microscopy”, S. Komine, K. Sekido, and J. Inoue, Scripta Materialia, 162, 241-245 (2019)