著者

野田 恭平 高橋 久尚 津田 宏治 廣島 雅人

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.38, no.2, pp.E-M93_1-11, 2023-03-01 (Released:2023-03-01)

参考文献数

18

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Due to the increase in material databases in recent years, there has been a lot of research regarding deep learning models which use large sizes of datasets and are aimed at the prediction of the material properties of inorganic compounds. Particularly, prediction models with Self-Attention structures, such as Roost and CrabNet, have garnered attention because of two reasons: (1) input variables are confined to the chemical composition of each formula and (2) Self-Attention enables models to learn individual element representations based on their chemical environment. However, the existing Self- Attention model yields low prediction accuracy when predicting structure-dependent material properties, such as the magnetic moment, for lack of structural information of compounds as input. In this research, based on the existing Self- Attention model, we set both elemental and structural information, especially the space group number and lattice constant, as input information and successfully construct a prediction model that is more versatile than existing methods. Furthermore, we visualized lists of promising materials by adopting Bayesian optimization. As a result, we have developed a system to propose desired materials for materials researchers.

著者

鈴木 崇平 武石 直也 岸本 政徳 吉谷 尚久 沖野 健太 河原 吉伸 廣島 雅人

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.4M3GS1305, 2020 (Released:2020-06-19)

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わが国では2011年の東日本大震災を契機に脆弱性が表面化した中央集権型エネルギーシステムの見直しが進んでいる。特に、環境への配慮から再生可能エネルギーを活用した分散型エネルギーシステムへの転換が求められるようになり、一つの解法としてVPP(Virtual Power Plant)と呼ばれる構想が注目されている。2021年に国内に創設される需給調整市場に向けて、本研究は世帯別の消費電力の高精度な予測手法の開発を目的としている。一般家庭における消費電力予測は住人の生活リズムに起因する変動を捉えることが重要となるため、本論文ではデータサンプルの重み付けを考慮した自己回帰モデルを提案する。複数世帯から取得した30分粒度の電力時系列データを利用し、提案手法の有効性を確認した。