データ駆動による不偏的な無機化合物データベースの構築および合成可能性の評価

• 研究課題/領域番号: 23K16955
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 劉 暢 統計数理研究所, ものづくりデータ科学研究センター, 特任助教 (30814149)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: 機械学習 / 無機材料 / マテリアルズ・インフォマティクス / 合成可能性 / データベース

研究開始時の研究の概要

革新的材料は外挿領域にある．バイアスがあるデータで訓練されたモデルの探索範囲はバイアスによって狭められている．機械学習の本来の力を発揮するために，不偏的かつ多様性のあるデータベースの開発が必須と考えられる．不偏的かつ多様性・合理性のある材料データベースを揃えることは学術基盤を強化することになる．また，本研究は申請者がこれまで開発してきた材料開発専用プラットフォームのXenonPyの更なる拡張として，引き続き材料研究のコミュニティーに無償で提供する．