[19p-Z32-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[19p-Z32-7] 準結晶及び近似結晶の物性の機械学習に向けたデータセットの構築

〇藤田 絵梨奈¹、桂 ゆかり^1,3,4、劉 暢²、吉田 亮²、木村 薫¹ (1.東大新領域、2.統数研、3.物材研、4.理研)

キーワード：マテリアルズインフォマティクス、機械学習、準結晶

近年，新規材料の発見に向けた機械学習の研究の増加に伴って訓練データとしてのデータセットの需要が高まっている。特に実験に基づくデータセットは試料の製造工程や測定条件を内包した情報であり，未知材料の予測に大きく寄与するものと考えられる。
しかしながら，テキストマイニングや図表の自動処理などによる実験データの収集は発展途上であり，精度の高いデータの収集には人間の知能を以っての収集が必要とされている。
今回は，我々が取り組んでいる研究のディープラーニングを用いた準結晶・近似結晶の組成予測についての研究結果の評価，及び訓練データセットの拡充プロセスについて発表する。