[8a-N302-1~11] 18.1 Materials Informatics

10:15 AM - 10:30 AM JST(1:15 AM - 1:30 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[8a-N302-6] Development of a Grad-CAM-Based Atomic-Site-Level Interpretation Method for Crystal Graph Neural Networks

〇(M2)Ryoma Yamamoto¹, Fumiyasu Oba¹, Akira Takahashi¹ (1.Inst. of Sci. Tokyo)

Keywords:

Explainable AI,Graph Neural Network

本研究は、結晶構造をグラフとして扱うグラフニューラルネットワーク(GNN)の物性予測に対し、モデル内部の潜在表現と勾配を用いることで各原子サイト周辺の局所構造が予測値に与える寄与を定量化する手法を提案する。Si結晶のTersoffポテンシャルによる全エネルギーのみを教師データとして学習したモデルに適用したところ、得られたサイト寄与はサイトエネルギーと高い相関があることが示された。