物質・材料研究機構 [日本]
2018 年 25 巻 2 号 p. 80-89
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
一見別々の事象を科学法則に則って結び付け,既存のデータを駆使して物性値の予測や材料探索指針の発見を行おうという,著者が提唱している「マテリアルキュレーション®」について報告する.この手法は,「大量のデータを機械学習により解析する」手法を用いることができない,「データ量が少ない・ほとんど無い」状態で材料探索を行うために開発された手法である.
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら