講演情報
[2Yin-A-18]自己教師あり学習を用いた洗浄剤の転移学習生成AIによる制約付き組成生成と特徴転移
〇稲垣 英輔1、渡部 草太1、藤原 優一1 (1. ライオン株式会社)
キーワード：
大規模言語モデル、転移学習、自己教師あり学習、マテリアルズインフォマティクス、洗浄剤
近年、日用品市場における消費者需要の多様化と高度化に伴い、研究開発領域では実験期間の短縮が急務である。洗浄剤は、衣類や浴室、身体の洗浄に至るまで、日常生活のあらゆる場面で使用され、現代社会に不可欠な日用品である。洗浄剤組成は、界面活性剤、高分子、溶媒など、複数の化合物群で構成され、各種材料を最適な比率で混合して調製される。それゆえ、高品質な洗浄剤開発には、研究者の勘と経験を基に試行錯誤し、膨大な時間を要していた。そこで、我々はこれまで、自己教師あり学習を用いた転移学習を仮想スクリーニングに適用し、洗浄剤の品質を高精度に予測する手法を報告している。しかし、洗浄剤をはじめとした実用材料研究のオープンデータベースは限られ、事前学習に要するドメイン類似度の高い大規模データの取得が実用上の課題であった。本稿では、浴室洗浄剤の品質予測を題材とした転移学習の外挿性向上を目的に、大規模言語モデルを応用したデータ生成法を提案する。洗浄剤品質の発現機序を制約条件に明示して生成したデータを転移学習の事前学習に用いた結果、実データと同等以上の予測精度を実現する可能性を見出した。