講演情報
[20a-P04-4]触媒のエネルギー予測向けニューラルネットワークの能動学習
〇坂井 靖文1、ダン タン1、白幡 晃一1、石川 敦之2 (1.富士通、2.東京工業大学)
キーワード：
ニューラルネットワーク,能動学習,材料のエネルギー予測
近年、計算コストの高いDFTによるエネルギー計算に代わり、ニューラルネットワーク(NN)で材料のエネルギーを予測させることで材料探索する試みが提案されている。一方で、NNの訓練には一般的に大量の訓練データ、すなわち大量のDFT計算が必要となる。本報告では、NNの精度向上に有効なデータを自動的に選択する機械学習手法の一つである能動学習を活用した、訓練データ数が少ない状況下でのNNの精度向上手法を検討する。