| 研究課題/領域番号 |
26800203
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
数理物理・物性基礎
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| 研究機関 | 山梨英和大学 |
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研究代表者 |
杉山 歩 山梨英和大学, 人間文化学部, 准教授 (20586606)
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| 研究協力者 |
ダム ヒョウ チ 北陸先端科学技術大学院大学, 知識マネジメント領域, 准教授 (70397230)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | データマイニング / 第一原理計算 / マテリアルズインフォマティクス / 金属合金 / BNO / マテリアルズ・インフォマティクス / 物性予測 |
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| 研究成果の概要 |
本研究はマテリアルズインフォマティクスにより、金属合金の物性予測と結果の解釈から新たな物理的知見を得るための方法論の確立を目的として行った。本研究では金属錯体及び２元金属合金の第一原理計算と既知の実験データから構築した物性データベースを構築し、それぞれのデータ群に対する機械学習・データマイニングにより教師なし学習による分類を行った。分類されたデータ群から物理的意味の解釈を行い、本研究で対象とした金属錯体に関するデータ群、２元金属合金に関するデータ群共に分類されたデータ群には既知の物性による分類と相違無く、機械学習による分類が従来の物性知識を意味論と立場からも正しく分類出来る事を示した。
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