2023年第70回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

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[17p-A401-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2023年3月17日(金) 13:00 〜 17:15 A401 (6号館)

沓掛 健太朗(理研)、溝口 照康(東大)、冨谷 茂隆(ソニー)

15:00 〜 15:15

[17p-A401-8] 組成記述子ベース機械学習モデルのSHAP 解析

寺嶋 健成1、Baptista de Castro Pedro1,2、齋藤 明子1、山本 貴史1、松本 凌1、竹屋 浩幸1、高野 義彦1,2 (1.物材機構、2.筑波大)

キーワード:機械学習、SHAP

近年機械学習モデルの解釈性を向上させる試みが盛んであり、そのツールの1つであるSHAPを我々が過去に組成記述子を用いて構築した磁気冷凍材料に対する機械学習モデルに適用した。講演では、そのSHAP解析結果から、如何にして機械学習を活用して物質設計のための指針が得られるか議論する。