[19p-Z32-1~15] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[19p-Z32-7] Establishment of dataset for machine learning of physical properties of quasicrystals and their approximants

〇Erina Fujita¹, Yukari Katsura^1,3,4, Chang Liu², Ryo Yoshida², Kaoru Kimura¹ (1.Univ. Tokyo, 2.ISM, 3.NIMS, 4.RIKEN)

Keywords:materials informatics, machine learning, quasicrystal

近年，新規材料の発見に向けた機械学習の研究の増加に伴って訓練データとしてのデータセットの需要が高まっている。特に実験に基づくデータセットは試料の製造工程や測定条件を内包した情報であり，未知材料の予測に大きく寄与するものと考えられる。
しかしながら，テキストマイニングや図表の自動処理などによる実験データの収集は発展途上であり，精度の高いデータの収集には人間の知能を以っての収集が必要とされている。
今回は，我々が取り組んでいる研究のディープラーニングを用いた準結晶・近似結晶の組成予測についての研究結果の評価，及び訓練データセットの拡充プロセスについて発表する。