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講演抄録/キーワード
講演名 2022-12-22 10:50
[招待講演]材料開発における機械学習・深層学習
藤井幹也奈良先端大IBISML2022-41
抄録 (和) 近年,物質科学と情報科学が融合したマテリアルズ・インフォマティクスが注目されている.本講演では物質科学の分野で,なぜ情報科学が期待されているのか,そしてどのように活用されているかを紹介する.物質科学においては,実験的手法を中心に発展し,20世紀後半はシミュレーション手法による物性の算出もよく利用されてきた.しかし,シミュレーション手法は計算コストが高いことが多く,富岳などのHPCを活用するか,もしくは,機械学習や深層学習を用いて回帰モデルや識別モデルを構築し,計算コストを回避しつつ未知材料の物性予測をすることが一般的に行われている.このような所謂サロゲートモデルの構築の他, GANといった生成モデルを用いることで新材料の候補を生成することや,スパースモデリングにより物質の計測を超解像することも行われている.また,ベイズ最適化によって物質設計のみでなく物質合成のプロセス変数含めて最適化する試みも紹介する. 
(英)
キーワード (和) 物質科学 / 材料設計 / GAN / ベイズ最適化 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-41, pp. 2-2, 2022年12月.
資料番号 IBISML2022-41 
発行日 2022-12-15 (IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2022-41

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2022-12-22 - 2022-12-23 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto University 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine Learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2022-12-IBISML 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 材料開発における機械学習・深層学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 物質科学 /  
キーワード(2)(和/英) 材料設計 /  
キーワード(3)(和/英) GAN /  
キーワード(4)(和/英) ベイズ最適化 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 幹也 / /
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-12-22 10:50:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2022-41 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.325 
ページ範囲 p.2 
ページ数
発行日 2022-12-15 (IBISML) 


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