[22a-M206-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[22a-M206-6] マルチタスク機械学習による高分子溶液相溶性とFlory-Huggins χ パラメータの予測

〇青木 祐太¹、釣本 輝希²、ウー ステファン^1,3、林 慶浩^1,3、南 俊匠³、白鳥 和矢²、吉田 亮^1,3,4 (1.統数研、2.三菱ケミカルグループ、3.総研大、4.物材研)

キーワード：高分子、インフォマティクス、相溶性

高分子/溶媒間の相溶性およびFlory-Huggins χ パラメータを予測する機械学習モデルを, マルチタスク学習により構築した. 訓練/テスト分割をランダムに10回行い予測精度を検証したところ, 相溶/非相溶の二値分類に関してはAUCの平均で0.93以上, χパラメータの定量的な予測についてはR²の平均で0.75以上の精度が確認できた. 採用したモデルの構造はHansenの溶解度パラメータ（HSP）による予測方法を一般化したような形となっており, その詳細についても詳しく報告する.