第31回 (2017)
セッションID: 4J1-2in2
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
結晶化合物の物性予測のための原子間距離情報に基づくカーネル設計
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
材料工学において，結晶化合物の物性を機械学習によって予測する場合，その特徴を適切に記述するためには，どのような元素から構成されているかだけでなく，それらの構造情報についても考慮する必要がある．既存手法として，単位立方体内の原子ペア間の距離情報に着目して特徴ベクトルを構成するなどが存在するが，本研究では構造情報を直接表現するためのカーネルを提案する．
