[18a-A21-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

9:15 〜 9:30

[18a-A21-2] 二値化潜在空間を使った材料特性のモデル化と最適化

〇石田 真彦¹ (1.NEC事業開発統括部)

キーワード：

深層学習、量子アニーリング、予測モデル

我々は、次世代半導体配線層形成プロセス向けの有機金属プリカーサ材料の開発に取り組んでいる。候補分子探索を目的に、深層学習モデルを使って作成した二値化潜在空間上でFactorization Machineを使って分子特性予測モデルを学習し、最終的にはベクトルアニーリングを使った特性最適化を行う。