[18p-A24-1~13] 23.1 Joint Session N "Informatics"

2:00 PM - 2:15 PM JST(5:00 AM - 5:15 AM UTC)

[18p-A24-3] Extrapolative Property Prediction Using Pretrained Models as Feature Extractors

〇Tasuku Sugiura^1,2, Kiyou Shibata^1,3, Naoto Kawaguchi³, Teruyasu Mizoguchi^1,3 (1.IIS, the Univ. of Tokyo, 2.Mitsubishi Materials Corp., 3.Sch. Eng., the Univ. of Tokyo)

Keywords:

Materials Informatics,Machine Learning,Extrapolation

効率的な材料開発には結晶構造からの物性予測が重要である。近年高い予測精度を持つモデルが多数開発されているものの、実際の開発で必要な外挿的予測については十分に検証されていない。本研究では学習済みGNNにより特徴量を抽出してシンプルなモデルで物性値を予測する手法が外挿的予測に有効か検討した。層間化合物のデータセットで検証した結果、内挿的予測では高い精度を示し、タスクによっては外挿も可能であった。