| 研究課題/領域番号 |
20K12000
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
半田 久志 近畿大学, 情報学部, 教授 (60304333)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | Deep Graph Kernel / 有機薄膜太陽電池 / 進化型多目的最適化 / モンテカルロツリーサーチ / deep graph kernel / 進化計算 / 有機薄膜太陽光電池 / グラフカーネル / Deep graph kernel |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題は，グラフカーネルを用いて，特徴空間で探索する進化アルゴリズムに関する研究です．特徴空間に着目することにより，遺伝子型から表現型への写像を意識しなくても良くなり性能が改善します．さらに，Deep Graph Kernelを用いることにより，特徴間の関係性を学習させることで，新たな特徴空間を構成し，問題の性質に依らない安定した探索性能の実現が期待されます．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，特徴空間を構成するときに，特徴間の関係を埋め込むことより，カーネル関数の特性に左右されない安定した探索を実現する。事前学習が必要となるが，領域知識が提供できる問題クラスなら適用可能であると考えた。特に、応用分野として有機薄膜太陽光電池の分子構造探索で評価する。有機薄膜太陽電池は、大きい分子構造となるため、スクラッチで原子を組み合わせても解を探索することができない。そこで、既存の有膜太陽光電池に用いられている分子構造の部分構造をモジュールとして、モジュールの組合せを探索するようにした。また、モンテカルロツリーサーチを用いてモジュールの設計について考察し、それらの有用性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
応用分野として最小した有機薄膜太陽電池は、地球温暖化対策として化石燃料に代わるクリーンなエネルギー資源として広く注目されている。主に使用されているシリコン半導体を用いた太陽電池は、半導体を使用するため製造コストが高く、さらに設置面積が広いため設置場所の自由度が低い。そのため利用範囲が限定されている。有機薄膜太陽電池はシリコン半導体の代わりに有機半導体を用いて製造される新たな太陽電池である.有機半導体は製造過程が簡便であるため安く大量生産することが可能で、さらに折り曲げに強く柔軟であるといった性質を持つことから、低コストかつ自由な場所に設置できる次世代の太陽電池として期待されている。」
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