講演情報
[17a-PB3-11]結晶構造に対するPoincaré埋め込みを用いた表現学習とその評価
〇堀 雄哉1、藤井 亮宏1、Anh Khoa Augstin Lu1,2、渡邉 聡1 (1.東京大学、2.物質・材料研究機構)
キーワード：
マテリアルズインフォマティクス、表現学習、Poincaré埋め込み
既存の、結晶構造およびXRDに基づく材料表現学習手法に対し、自然言語分野で低次元かつ効率的な学習を実現してきたPoincaré埋め込みを導入し、低次元学習の有効性と得られる埋め込みの特徴を分析した。従来手法と同一条件で比較したところ、提案手法は低次元において、従来手法よりも物性に基づくクラスタ構造がより明瞭に形成されること、さらに埋め込み空間の重心からの距離によって結晶対称性が抽出される傾向が確認された。