講演情報
[2Yin-A-22]材料・製造プロセス開発を加速する記号回帰と論文検索エージェントによるデータ解釈技術
〇露木 雅文1、我妻 正太郎1、八木 亮太2 (1. 株式会社 日立製作所 研究開発グループ、2. 株式会社 日立製作所 公共システム事業部)
キーワード：
記号回帰、遺伝的アルゴリズム、AIエージェント、マテリアルズインフォマティクス、データ駆動形材料開発
材料および製造プロセスの開発早期化には、実験データの背景にある物理現象の正しい解釈が不可欠である。しかし、これには複雑な理論モデルの活用や膨大な先行事例の照合が必要であり、熟練者に依存 (属人化) する課題があった。そこで本研究では、記号回帰と論文検索エージェントによるデータ解釈技術を提案する。提案手法では、まず遺伝的アルゴリズムと大規模言語モデルを融合した記号回帰により、数値的精度と物理的解釈性を両立した数式として変数間の関係を抽出する。次に、得た数式を検索クエリとしたエージェントが文献調査を行い、先行研究との整合性を検証したうえで実験データの背景にある物理現象の説明文を生成する。提案手法をLLM-SRベンチマーク (化学反応速度論に関するデータ) および電極製造プロセスの事例で検証した結果、既存の記号回帰手法 (LLM-SR) を数式骨格の正解率が18％上回ったうえ平均二乗誤差は1/10となり、物理現象の妥当な説明生成も可能と確認した。本技術は実験データの解釈を支援し、材料開発を加速するものである。