講演情報
[2C11]マルチモーダル機械学習を用いたメタン分解触媒反応の性能予測
○伊藤 覚1、陳 仕元1、望月 剛久1 (1. (国研)産業技術総合研究所 エネルギープロセス研究部門)
キーワード：
Methane Decomposition、Machine Learning、FE-SEM Imaging
ターコイズ水素製造に重要なメタン分解反応をモデル反応として、触媒性能予測における顕微鏡画像の寄与を明らかにする目的で、触媒特性および反応条件からなる数値特徴量とFE-SEM画像特徴量を統合した機械学習モデルを開発した。転移学習およびパッチ分割を活用し、少量データ条件下で炭素生成量の予測を行い、数値データ単独モデルとの比較により、SEM画像由来の構造情報が重要であり予測精度向上に寄与することを明らかにした。