効率的な材料設計のためのデータ特性を踏まえた戦略的パラメータ探索手法の開発

抄録

材料設計において実験・構造パラメータと得られる物性の関係は複雑であり、効率的なパラメータの探索手法の開発が望まれている。本研究では回帰モデルによる予測値と予測誤差による到達可能性およびデータ密度を用いてパラメータ候補を探索する。さらにデータ特性を踏まえて最適なパラメータ候補を決定することで、効率的に目的物性を満たすパラメータの組を探索可能とする手法を提案した。本手法を様々な種類のデータに適用しその有効性を確認した。