化学的知見を生かした転送性の高い特徴量の抽出と利用
| 体系的番号 |
JPMJPR21C9 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR21C9 |
研究代表者 |
横川 大輔 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2024
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| 概要 | 化学における機械学習は、有機化学における反応予測や無機化学における材料設計など、シングルタスクであるものがほとんどであり、構築した学習モデルを他の課題に転用することは困難です。そこで本研究では、化学における転送性の高い特徴量の抽出を機械学習により実現することで、化学者のようにマルチタスクで様々な化学現象に挑戦できる機械学習モデルの構築を目指します。
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| 研究領域 | 信頼されるAIの基盤技術 |
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