材料開発に特化した高精度ホワイトボックス型機械学習手法の開発と、そのスピン熱電材料開発への応用
研究代表者 |
岩崎 悠真 日本電気株式会社, IoTデバイス研究所, 担当 研究員
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| 研究期間 (年度) |
2017 – 2020
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| 概要 | 実際の材料探索では、機械学習によって材料特性を予測することだけでなく、『作成されたモデルを物理学/材料学によって人間が解釈すること』も求められます。それは、そのモデルが正しいかどうかを判断するためだけでなく、そこから新しい物理現象や新物質創成のヒントが得られるからです。本研究では、このような『人間主導マテリアルズ・インフォマティクス』に必要な機械学習手法を開発し、その成功例を示します。
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| 研究領域 | 理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築 |
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