[11a-N107-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [11a-N107-11] 【注目講演】不定形材料のマテリアルズ・プロセスインフォマティクスを実現する深層学習による仮想実験法の開発

〇室賀 駿¹、本田 隆²、中島 秀朗¹、小橋 和文¹、清水 太陽¹、森田 裕史¹、岡崎 俊也¹、畠 賢治¹ (1.産総研、2.ADMAT)

キーワード：深層学習、マテリアルズ・プロセスインフォマティクス、仮想実験

従来のデータ科学を活用した研究開発は原子配置、化学結合、結晶構造等により構造が定義可能な材料に限定されてきた。本研究では深層学習を用いて構造の定義が困難な材料系への適用可能な仮想実験法を深層学習により実現した。複雑な材料構造を敵対的生成ネットワークで学習し、任意の組成の構造のバーチャル生成に成功し内部構造の仮想実験が可能になった。また生成した構造から畳み込みニューラルネットワークにより特性を推定し、材料配合の逆設計が可能になった。