解説
物理化学と融合したデータ駆動型深層学習とマテリアルズ・インフォマティクスにおける転移学習の展望
2021 年 28 巻 1 号 p. 28-55
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2021 年 28 巻 1 号 p. 28-55
本稿では，マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ駆動型機械学習の研究動向について解説する．特に，分子や結晶における物性と機能の問題，量子化学計算による物性データベース，分子や結晶の記述子，そして深層学習アプローチによる物性予測などについて解説する．そして筆者自身の研究も紹介しながら，今後より重要となる機能予測のため，物理化学と融合した転移学習について展望を述べたい．
