[P] 第3分野　組織・計算科学　P79~P89

[P29] Development of a Rapid Materials Property Prediction Model Based on Zero-Shot Large Language Models

○Ryoma Yamamoto¹, Akira Takahashi¹, Kei Terayama^2,3, Yu Kumagai⁴, Fumiyasu Oba^1,3 (1. MSL, Inst. of Sci. Tokyo, 2. Yokohama City Univ., 3. MDXES, Inst. of Sci. Tokyo, 4. IMR, Tohoku Univ.)

Keywords:

LLM,Machine Learning,Materials Informatics

本研究では、自然言語による結晶構造記述文から大規模言語モデル（LLM）を用いて物性値を予測するモデルであるZEBRA-Propを提案する。検証の結果、ZEBRA-Propは高学習コストが課題である先行研究LLM-Propと比べ、学習コストを95%削減しつつ、匹敵するほどの予測精度を達成した。