[16a-K505-1~9] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

11:00 〜 11:15

[16a-K505-8] 機能性高分子の物性予測に適用可能な説明可能ニューラルネットワークの構築

〇(D)Phua Yin Kan¹、藤ヶ谷 剛彦^1,2,3、加藤 幸一郎^1,2,4 (1.九大院工、2.九大CMS、3.九大I2CNER、4.九大RIIT)

キーワード：

燃料電池、説明可能、機械学習

ニューラルネットワーク(NN)は予測精度が高く材料インフォマティクスで多用されているが、説明可能性の低さから活用手法が新規材料の物性予測に留まっている。説明可能性の向上は新材料設計指針獲得につなげられることから、本研究では機能性高分子を対象に各説明変数のSHAP値を活用して解析することができる説明可能NNを構築した。SHAP値解析で得た重要説明変数を化学的に解釈し、新材料設計指針の獲得を目指した。