講演情報
[14p-K102-3][第57回講演奨励賞受賞記念講演] 結晶構造の「意味」を学ぶ深層学習技術
〇鈴木 雄太1 (1.トヨタ自動車)
キーワード：
深層学習、大規模言語モデル、結晶構造
結晶構造の埋め込み表現（embedding）は、類似材料の検索や物質空間の可視化に有効であるが、その解釈が難しいという課題があった。そこで結晶構造に説明文を付与した約40万件のデータセットの構築および、テキストと結晶構造のマルチモーダル対照学習によって、テキストの意味と結晶構造の特徴を対応付けることを試みた。その結果、任意のテキストと結晶構造について、embedding間の距離としてそれらの類似度を直接評価できることを示した。