[4L3-GS-10] AI応用：一般

[4L3-GS-10-05] 磁性合金材料探索における、VAEの潜在空間とベイズ最適化性能への影響

〇吉田 尚暉¹、岩崎 悠真²、五十嵐 康彦¹ (1. 筑波大学、2. 物質・材料研究機構)

キーワード：ベイズ最適化、VAE

マテリアルズ・インフォマティクスにおいて、高機能物性となる合金材料の探索がベイズ最適化によって多く行われている。本研究では、高次元化しつつある材料探索空間に対して、深層生成学習や非線形次元圧縮手法により、低次元化することでベイズ最適化の探索を効率的に行った。本発表では、合金材料の探索空間を可視化をしつつ、低次元化手法によってベイズ最適化にどのような影響を与えるか議論する。また、目的プロパティ値やそれに関連する情報をVAE学習に利用することによる、ベイズ最適化の影響について示す。