[17p-A401-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[17p-A401-9] ニューラル構造場の導入とその結晶構造オートエンコーダーへの応用

千葉 直也¹、鈴木 雄太²、谷合 竜典¹、〇五十嵐 亮¹、牛久 祥孝¹、斉藤 耕太郎^3,4、小野 寛太^2,4,5 (1.オムロンサイニックエックス、2.トヨタ自動車、3.ランデフト、4.阪大工、5.KEK)

キーワード：結晶構造、ニューラルネットワーク、機械学習

結晶構造のニューラルネットワークによる表現は、結晶構造推定を含む様々な機械学習応用の ために重要である。そのため、我々は、ニューラル構造場 (NeSF; Neural Structure Field) を、結晶 構造のニューラルネットワーク表現のための方法として提案する。NeSF は物理におけるベクトル 場の考え方とコンピュータービジョン/コンピューターグラフィクスのニューラル陰関数表現から 着想を得たもので、結晶構造を原子の集合としてではなく連続場として表現する。NeSF はこれま での離散的な空間表現と異なり、空間解像度と計算の複雑性の間のトレードオフに悩まされず、原 理的にどんな結晶構造でも表現できる。我々は、NeSF のオートエンコーダ（自己符号化器）を実 装し、ペロブスカイト、銅酸化物超伝導体などの幅広い結晶構造についても，うまく再構成でき ることを報告する．