国立研究開発法人物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門
2023 年 92 巻 2 号 p. 108-111
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計測に機械学習など,統計的な手法を導入するときの共通課題を,関連技術の歴史を織り交ぜつつ解説します.材料が持つ物理・化学的コンテキストの多様性と,本来計測が持つべき汎化(はんか)性を評価軸にして,代表的な手法の位置づけと応用における制約を考え,計測インフォマティクスを材料開発などに展開するうえでの,知識基盤やデータ連携の重要性に言及します.
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