研課題
J-GLOBAL ID：202104018286274880
研究課題コード：15665449
大規模データに基づく電子物性予測のための深層学習技術の創出
体系的課題番号：JPMJPR15N9
実施期間：2015 - 2018
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 大学院情報科学研究科, 准教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJPR15N9
研究概要：
物質・材料の計測や計算による大規模なデータの蓄積と整備を念頭に、近年著しい発展を遂げている深層学習技術の最新知見に基づき、既知データから電子物性を高速・高精度に予測するデータ駆動型の計算技術を開発します。本研究により、多様な蓄積データを利活用し、幅広い種類の物質の電子物性の網羅的探索、逆過程の解析による逆デザイン、物性を支配する要因や法則性の帰納的理解を可能とする汎用技術基盤の創出を目指します。
タイトルに関連する用語 (5件)：
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上位研究課題：
理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築
研究所管機関：
報告書等：
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