著者

秋田 大空 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 世古 敦人

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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材料工学において,結晶化合物の物性を機械学習によって予測する場合,その特徴を適切に記述するためには,どのような元素から構成されているかだけでなく,それらの構造情報についても考慮する必要がある.既存手法として,単位立方体内の原子ペア間の距離情報に着目して特徴ベクトルを構成するなどが存在するが,本研究では構造情報を直接表現するためのカーネルを提案する.