2022年第83回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

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[22a-M206-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2022年9月22日(木) 09:00 〜 12:00 M206 (マルチメディアホール)

沓掛 健太朗(理研)、旭 良司(名大)

11:15 〜 11:30

[22a-M206-9] テキストデータマイニングによる超伝導データベースの構築と機械学習Ⅱ

〇(PC)酒井 智香子1、寺嶋 健成1、Foppiano Luca1、Baptista de Castro Pedro1,2、董 拓1,3、松本 凌1、東後 篤史1、石井 真史1、高野 義彦1,2 (1.物材機構、2.筑波大、3.東京理科大)

キーワード:超伝導、機械学習、データマイニング

圧力下超伝導の探索に機械学習を用いる際、教師データの収集から行う必要があり、我々は文書データから超伝導物質の組成・Tc・圧力をデータマイニングするgrobid-superconductorsに26万報論文を読ませ、データを抽出した。クレンジング前後の組成・Tc・圧力の3つが紐づいたデータをそれぞれ作成し、単回帰分析を行いTc予測モデルを作成した。クレンジング前後の両者の比較から、機械学習に用いる場合のクレンジングの重要性について議論する。