セッション詳細

[19p-C601-1~15]23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2023年9月19日(火) 13:30 〜 17:45
C601 (国際交流会館)
沓掛 健太朗(理研)、 五十嵐 康彦(筑波大)、 室賀 駿(産総研)

[19p-C601-3]半教師あり学習による超イオン伝導体の構造的設計指針の導出

〇横山 智康1、市川 和秀1、成瀬 卓弥1、大浦 恒星1、金子 幸広1 (1.パナソニック ホールディングス(株))

[19p-C601-4]ベイズ情報量基準を用いたシンボリック回帰による
高分子屈折率法則の抽出

〇山根 直樹1、畠山 歓2、岩崎 悠真3、五十嵐 康彦1 (1.筑波大学、2.東京工業大学、3.物質・材料研究機構)

[19p-C601-5]空間的な電荷分布情報への3次元畳み込みニューラルネットワーク適用によるバンドギャップ高精度予測

〇林 真弘1、岡 亮輔1、戸田 陵貴1、石原 龍1、藤原 裕之1 (1.岐阜大)

[19p-C601-6]蛍光体中のEu価数の文献情報と機械学習

〇小山 幸典1、広崎 尚登1、高力 由香子1、武田 隆史1 (1.物材機構)

[19p-C601-7]機械学習による物性に対応した新材料探索マップ

〇稲田 祐樹1、藤田 絵梨奈2、木村 薫2、桂 ゆかり2 (1.東大新領域、2.物材機構)

[19p-C601-8]Visual Topic Mapping for Battery Related Research using a Global Open Catalog

〇Sae Dieb1, Luca Foppiano1, Keitaro Sodeyama1, Mikiko Tanifuji2 (1.CBRM, National Institute for Materials Science, Japan, 2.RCOS, National Institute of Informatics, Japan)

[19p-C601-9]Question-answering-based approach for mining information from documents using Large Language Models

〇Luca Foppiano1,2, Guillaume Lambard1, Toshiyuki Amagasa2, Masashi Ishii1 (1.Data-driven Materials Design Group, CBRM, NIMS, 2.KDE, CCS, Univ. of Tsukuba)

[19p-C601-10]代理モデルの高精度化と有力な解候補への注力による逆問題の解の精度向上

〇藤井 亮宏1、綱島 秀樹2、福原 吉博2,3、清水 康司1、渡邉 聡1 (1.東京大工、2.早大先進、3.エクサウィザーズ)

[19p-C601-11]非ターゲット物性からの転移学習を活用した自律材料探索

〇(P)ファン ジェギュン1、岩崎 悠真1 (1.物質・材料研究機構)

[19p-C601-12]高イオン伝導性材料探索のためのベイズ最適化フレームワーク

〇(DC)崎下 雄稀1、徐 一斌2、福島 孝治1,3 (1.東大院総合、2.物材機構、3.東大先進)

[19p-C601-13]量子アニーリングと第一原理計算を用いた不規則系酸化物の最適化

〇名和 憲嗣1,2、鈴木 健司3、増田 啓介2、田中 宗4,5、三浦 良雄2,6 (1.三重大院工、2.物材機構、3.TDK、4.慶大理工、5.慶大WPI-Bio2Q、6.阪大CSRN)

[19p-C601-14]イジングマシンによる固体材料の焼結シミュレーション

〇尾崎 仁亮1、池田 潤1 (1.村田製作所)

[19p-C601-15]久保公式のベクトル化による電気伝導度計算データの高速生成

〇矢作 裕太1,2、加藤 季広1 (1.NEC、2.産総研)