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J-GLOBAL ID：201902222886813259   整理番号：19A1034833

「マテリアルズインフォマティクス」化学におけるマテリアルズインフォマティクスの現状と課題

著者 (2件)： 畑中美穂 (奈良先端科学技術大学院大 研究推進機構) ,  畑中美穂 (奈良先端科学技術大学院大 データ駆動型サイエンス創造セ)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 34  号： 3  ページ： 351-357  発行年： 2019年05月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・材料科学における何を作るか,どう作るかといった問題解決にマテリアルズインフォマティクス技術を適用するために,取り組まれているデータの蓄積と材料の記述法を解説。
・ターゲット材料に関するデータベースが存在しない場合の文献からの実験データの抽出,量子化学計算で得られる計算データや材料開発現場で得られる実験データのデータベース化の取組みを説明。
・材料の特性を予測する機械学習モデルに材料を数値化・文字列化して入力するために実験条件,構造式,量子化学計算の計算結果を記述子に用いた事例を紹介。
・反応系に含まれる化合物の様々な物理量を量子化学計算で求め,反応の収率を目的変数としてランダムフォレスト回帰で学習した研究を示し,反応の進みやすさに直結する記述子を展望。

シソーラス用語： ガラス ,  *材料 ,  *情報システム ,  化学 ,  材料科学 ,  問題解決 ,  データ収集 ,  情報蓄積 ,  評価試験 ,  予測技法 ,  *機械学習 ,  量子化学 ,  計算機アルゴリズム ,  回帰分析
準シソーラス用語： *マテリアルズインフォマティクス ,  ランダムフォレスト

分類 (3件)： ガラス・セラミック被覆一般  (YC02010D) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (33件)：

• [Ahneman 18] Ahneman, D. T., Estrada, J. G., Lin, S., Dreher, S. D. and Doyle, A. G.: Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning, Science, Vol. 360, pp. 186-190 (2018)
• [Axen 17] Axen, S. D., Huang, S. P., Caceres, E. L., Gendelev, L., Roth, N. L. and Keiser, M. J.: A simple representation of three-dimensional molecular structure., J. Med. Chem., Vol 60, pp. 7393-7409 (2017)
• [Bale 09] Bale, C., Bélisle, E., Chartrand, P., Decterov, S., Eriksson, G., Hack, K., Jung, I-H., Kang, Y-B., Melançon, J., Pelton, A., Robelin, C. and Petersen, S.: FactSage thermochemical software and databases Recent developments, Calphad, Vol. 33, pp. 295-311 (2009)
• [Belsky 2002] Belsky, A., Hellenbrandt, M., Karen, V. L. and Luksch, P.: Inorganic Crystal Structure Database (ICSD) : Accessibility in support of materials research and design, Acta Crystallogr. B, Vol. 58, pp. 364-369 (2002)
• [Chen 2006] Chen, W. L.: Chemoinformatics: Past, present, and future, J. Chem. Inf. Model., Vol. 46, p. 2230-2255 (2006)

タイトルに関連する用語 (3件)： マテリアルズインフォマティクス ,  化学 ,  現状