| 研究課題/領域番号 |
25K17824
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分26020:無機材料および物性関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
清原 慎 東北大学, 金属材料研究所, 講師 (20971881)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | マテリアルズインフォマティクス / ベイズ最適化 / 機械学習 / ニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、DKLを用いたベイズ最適化手法を構築し、従来のガウス過程に基づく手法と比較してその有効性を検証する。柔軟な自動記述子生成と予測の不確実性評価を両立する本手法を、(1)結晶構造情報を含む第一原理計算データ、(2)組成情報のみを用いる第一原理計算データ、(3)組成情報のみを用いる実験データに適用し、さまざまな情報量・ノイズ条件下における探索効率を評価することで、実用的な材料探索手法の確立を目指す。
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