印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NECと東北大学は、メリーランド大学と共同で、機械学習を用いた材料開発技術において、材料の特性向上に関わる無数の要因から主要因を効率良く抽出する手法を開発した。さらに、この手法を用いてスピン熱電材料の熱電性能向上の実証に成功した。スピン熱電材料とは、スピン(小さな磁石)を活用し、熱エネルギーから電気エネルギーを生み出す材料のこと。 これまで、3者はロボティクス技術による自動実験の仕組みと、解釈可能な機械学習(Explainable AI)を組み合わせた「開発者が解釈可能なマテリアルズ・インフォマティクス」を開発してきた。しかし、自動実験で得られたデータが本来持つ不完全性を機械学習側で考慮する仕組みがなかったため、材料開発の効率を上げられ
![NECと東北大学、機械学習を用いた材料開発技術での主要因抽出手法を開発](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aabd34adcb8b39e1dcaa7586090fca222bf414de/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fjapan.zdnet.com%2Fstorage%2F2019%2F10%2F08%2F6d01fe38bbaeff5bd3c286cfcfe6f4dc%2Fdigital_istock-1022887882_1280x960.jpg)