目的
材料研究における予測や設計に資する機械学習を行うために、学習データとしてどのようなデータ群が適切かを特定することができる機械学習支援方法及び機械学習支援装置を提供する。
効果
材料研究における予測や設計に資する機械学習を行うために、学習データとしてどのようなデータ群が適切かを特定することができる機械学習支援方法および機械学習支援装置を提供することができる。
技術概要
計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、物性探索ステップと機械学習ステップとを含む機械学習支援方法であって、
前記物性探索ステップは、互いに関係性を有する複数の物性パラメータ対に含まれる物性パラメータをノードとし前記物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする物性関係性グラフを対象として、与えられるターゲット物性に対応するノードと、当該ノードから所定の範囲内で接続されるノードからなる部分グラフを抽出し、
前記機械学習ステップは、前記ターゲット物性を教師データとし、前記部分グラフに含まれる他のノードに対応する物性パラメータを説明変数とする複数のデータを学習データとして機械学習を行って、前記ターゲット物性の予測値を算出するための前記説明変数それぞれの重み付け係数からなるパラメータリストを出力する、
機械学習支援方法。
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