物質の結晶構造を高速に予測するデータ解析技術の開発
| 体系的番号 |
JPMJPR18UE |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR18UE.18070003 |
研究代表者 |
鈴木 雄太 東京理科大学, 大学院基礎工学研究科, 大学院生（修士課程）
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018 – 2019
|
| 概要 | 現在の材料開発では、計測データの効率的な解析が課題となっています。本研究では、X線回折データから結晶構造を高速かつ高精度に予測するために、材料データベースからのX線回折シミュレーションと機械学習を組み合わせた、人間とAIが協働する新しい方法論を構築します。さらに、構築した機械学習モデルを解析することで、これまで熟練者が暗黙知として用いてきた識別規則を具体的に抽出し、新しい知見の獲得を目指します。
|
|---|
| 研究領域 | 情報と未来 |
|---|
