著者

吉田 亮 岩山 めぐみ グォ チョンリャン

出版者

公益社団法人 応用物理学会

雑誌

応用物理 (ISSN:03698009)

巻号頁・発行日

vol.90, no.7, pp.428-432, 2021-07-05 (Released:2021-07-05)

参考文献数

14

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材料研究の逆問題への機械学習の適用例を紹介する.順問題の目的は,系の入力に対する出力の予測である.例えば,入力変数は材料の構造,出力変数は物性に相当する.逆問題では,出力の目標値を所与とし,それを近似的に満たす入力を求める.これ自体は何の変哲もないデータ解析のワークフローであるが,材料研究のデータ解析の特殊性は変数の高次元性と特殊性にある.一般に候補材料の探索空間は極めて広大である.また多くの場合,組成,分子,結晶構造のように固定長ベクトルによる数値化が非自明な問題を取り扱うことになる.本稿では,筆者らの近年の取り組みを中心にさまざまな実例を紹介しながら,逆問題を解く機械学習のエッセンスを解説する.