機械学習を活用した定量的構造物性相関モデルとして、高屈折有機低分子化合物の予測モデルの作成を検討した。文献データから作成した学習モデルでは、高屈折化合物に対して、望ましい予測結果が得られなかった。そこで、量子化学計算により62種類の高屈折化合物のデータを創成し、文献データから作成した学習モデルを転移学習させた結果、実測値を概ね反映した結果を示すモデルが得られた。
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