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2024.01.19 研究・成果

触媒など材料開発加速 事前知識必要とせず高精度予測するAI

AIを使った予測の精度は、学習データの量に依存するというのが一般的な理解だが、北陸先端科学技術大学院大学物質化学フロンティア研究領域の谷池俊明教授らは、北海道大学大学院理学研究院の髙橋啓介教授らと共同で、機械学習を用いた材料の機能予測において、事前知識を必要とすることなく高精度な予測を実現する、特徴量設計技術を開発した。
触媒などの実用材料に関する研究開発を加速させるため、AIなどの機械学習の活用が進んでいる。これには、訓練するためのデータと、材料を記述し機能を予測するための変数(記述子)が必要だ。特に未知材料の機能を高精度に予測するには、機能に影響する因子を効率的かつ網羅的に取り入れた、材料記述子の存在が必要不可欠である。

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