2022 Fiscal Year Annual Research Report
データ駆動科学における量子物理・化学的に解釈可能な深層学習手法の開発とその検証
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20K19876
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
椿 真史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80803874)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 深層学習 / 密度汎関数理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
２０２０、２０２１年度に研究開発・論文発表した機械学習モデル（quantum deep field）について、主にそのソフトウェアやデモンストレーションの整備を行い一般に公開した（https://github.com/masashitsubaki）。それと並行して機械モデルに必要な、創薬や新材料開発のための大規模データベースの整備を行った。これらソフトウェアとデータベースの整備はほぼ完了した。
また、書籍の執筆や講義を担当し、製薬関連企業や材料関連企業など幅広い産業分野に対して、データサイエンス・機械学習・深層学習の基礎知識と合わせて、私自身の研究・技術を広めることができた。
私自身は新たな研究論文を発表するには至らなかった一方で、２０２２年度は超大規模な深層学習モデルが登場し、私の研究分野であるケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスにおいても、大きなパラダイムシフトを迎えた年となった。このパラダイムシフトは、深層学習モデルの技術開発よりもむしろ、大規模なデータベースの重要性を知らしめたものと言って良い。そのため、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスなどのデータ駆動サイエンスにおいても、データがこれまで以上に重要になってくる。私の機械学習モデルはほぼ完成・公開しており、２０２２年度は追加で大規模データベースの整備できたことから、今後も私の研究はスムーズ行えると考えている。
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