日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

ポスターセッション

11.計算科学 » 計算科学

[P] P37~P45

2023年9月19日(火) 13:00 〜 14:30 とやま自遊館1階ホール (とやま自遊館1階ホール)

13:00 〜 14:30

[P37] 事前学習済みグラフニューラルネットワークを活用した小規模データセットに対する材料物性予測

*西尾 健人1、柴田 基洋2、溝口 照康2 (1. 東大工(院生)、2. 東大生研)

キーワード:マテリアルズインフォマティクス、グラフニューラルネットワーク、表面吸着、表面欠陥、構造記述子

大規模データセットを構築することが難しいような系に対し、事前学習されたグラフニューラルネットワークをファインチューニングすることで高精度物性予測モデルの構築を行った結果を報告する。

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