[3Z1] AI応用-材料情報学

[3Z1-02] 固体系材料インフォマティクスのための畳み込みニューラルネットを活用する3Dボクセルデータ記述子

〇梶田 晴司¹、大庭 伸子¹、旭 良司¹ (1. 豊田中央研究所)

キーワード：マテリアルズ・インフォマティクス、固体系記述子、畳み込みニューラルネット

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、従来は膨大なコストをかけていた材料探索を、データサイエンスのアプローチから材料探索を加速させる取り組みである。分子系MIと異なり固体系MIの事例は非常に少ない。その理由の一つは、電子やポテンシャルといった結晶全体に広がる３次元の場の量を精確に表現する記述子がないためだ。本研究では、畳み込みニューラルネットを活用してこの３次元の場の量を表現する、逆格子３Dボクセル空間記述子を開発した。680種類の酸化物に対してパフォーマンスを測定したところ、場の量に関連する物理量の回帰精度は従来の記述子の予測精度を超えることが分かった。