[18p-B01-1~9] インフォマティクスが創る新しい材料科学とその実用化

[18p-B01-8] 論文からの大規模実験データの機械学習による熱電特性の直接予測

〇桂 ゆかり^1,2,3、熊谷 将也^3,4、佐藤 陸^1,2、安藤 有希^3,2、郡司 咲子²、今井 庸二^3,2、金重 光則⁵、小谷 拓史^1,2、木村 薫¹、津田 宏治^1,3,2 (1.東大院新領域、2.物材機構、3.理研、4.さくらインターネット、5.クロスアビリティ)

キーワード：マテリアルズインフォマティクス、熱電材料、機械学習

論文上のグラフから大量の実験データを効率的に収集するため、独自のwebシステムStarrydata2 (https://www.starrydata2.org/)を開発・公開した。このシステムを用いて、研究業務員２名とクラウドソーシングの協力により、約２年半で18,000試料以上の熱電特性の実験データを集積した。このデータをニューラルネットワークによって機械学習することで、試料の化学組成のみから熱電特性の温度依存性を予測することに成功した。