| 研究課題/領域番号 |
17K19953
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
瀧川 一学 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (10374597)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| キーワード | 機械学習 / データ駆動科学 / データマイニング |
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| 研究実績の概要 |
連携研究者である触媒科学研究者グループとの共同研究を通して、さまざまな実際の不均一系触媒のデータに対するインフォマティクス展開研究を行った。まず、メタン酸化カップリング反応を主とした触媒の実報告データ3種類を用いて触媒活性の機械学習予測およびその機械学習予測を代理モデルとした触媒探索を念頭においた最適化計算(次にテストすべき触媒の組成・構造・条件などの提示)を逐次実験計画として構築した。特に共同研究では深層学習を適用するには事例数が十分ではなく、ランダムフォレスト・勾配ブースティング木・エクストラツリーズなどの木アンサンブル手法の有効性を定量的にも感覚的にも得ることができた。これらの結果は連携研究者とともに論文として準備中である。
また、触媒の理論計算を用いて触媒の特徴づけとして有効な因子を探索する研究においても機械学習を活用し、特に木アンサンブル学習に基づく変数重要度および回帰分析などを通して共同研究を進め、その成果も論文として発表を行い、また２件を準備中である。
全体として特に不均一系触媒の設計や探索において機械学習やデータ科学をどのように活用できるかという見込みや問題を明確にすることができ、各機会に得られた知見などに関する講演なども行った。また、世界的にこうしたインフォマティクスを活用した材料探索や材料開発が盛んに研究されるようになってきており、連携研究者を含むグループで技術動向の調査を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね実施計画に従い研究をすすめられており、成果発表も行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究の過程で得られたさまざまな新しい技術問題や視点を活用して、引き続き研究を進める予定である。
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