| 研究課題/領域番号 |
25H01126
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 統計数理研究所 |
|---|
研究代表者 |
吉田 亮 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 教授 (70401263)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2030-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
|
| 配分額 *注記 |
45,760千円 (直接経費: 35,200千円、間接経費: 10,560千円)
2025年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
|
|---|
| キーワード | 機械学習 / シミュレーション / 転移学習 / スケーリング則 / 基盤モデル |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
データ駆動型材料研究のデータ資源不足の課題を克服するために，第一原理計算や分子動力学に基づく大規模計算機実験データベースと限られた実験データを統合的に解析する「Sim2Real機械学習」の研究を推進する．具体的には，計算機実験の自動化技術，データ生産効率化のための能動学習アルゴリズム，不完全な計算世界と現実系の乖離を埋める転移学習の方法，Sim2Real転移学習スケーリング則の解析，計算機実験と機械学習を融合した材料探索，計算・実験データを統合した材料系基盤モデル開発などの研究を横断的に推進する．また，これらの研究成果をもとに，データ駆動型材料研究における基盤データ整備の設計論を体系化する．
|
