ポイント物質内部に無数に存在する「界面」の構造は、電気やイオンの伝導性、物質の耐久性など多くの機能に決定的な役割を果たしています。そのため、界面の構造を決定することは物質科学において最も重要な研究課題の1つです。本研究グループは、人工知能の技術を利用して界面構造を高速に決定する手法を開発してきました。今回、転移学習という技術を使って人工知能が繰り返し成長することで、計算コストを約1/3600まで削減することに成功しました。界面機能の理解が深まり、高性能な物質開発がさらに加速すると期待されます。 東京大学 生産技術研究所の溝口 照康 教授、小田 尋美 学院生(研究当時)、清原 慎 大学院生、東京大学 大学院新領域創成科学研究科の津田 宏治 教授らの研究グループは、機械学習注1)の転移学習注2)という技術を活用して人工知能が繰り返し成長することで、物質の界面注3)の構造を決定するための計算コス
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