[17a-S2_204-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

9:45 〜 10:00

[17a-S2_204-4] 学習済みモデルとその勾配を使った少数データで効率のよい材料設計

〇藤井 亮宏¹、牛久 祥孝²、清水 康司³、Lu Anh Khoa Augustin^4,1、渡邉 聡¹ (1.東京大工、2.OMRON SINIC X Corp.、3.産総研、4.物材機構)

キーワード：

マテリアルズデザイン、生成モデル、機械学習

有用な物性をもつ新規材料設計は重要課題であり、近年は大規模データを用いた深層生成モデルが主流となっている。本研究では、生成モデルを介さず物性予測モデルの勾配を用いて直接最適化する手法を用い、少数データでも柔軟な材料設計が可能であることを示した。既存モデルを再学習せずに適用でき、大規模データで学習したモデルよりも高い成功率で新規安定構造を提案できることを明らかにした。