特許
J-GLOBAL ID：202303020474118343
モデル生成方法、データ提示方法、データ生成方法、推定方法、モデル生成装置、データ提示装置、データ生成装置、及び推定装置
発明者：
,
,
,
,
出願人/特許権者：
,
代理人 (2件)：
立花 顕治
, 桝田 剛
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2021-157205
公開番号（公開出願番号）：特開2023-047983
出願日： 2021年09月27日
公開日（公表日）： 2023年04月06日
要約：
【課題】材料に関する新たな知見を低コストで得る。
【解決手段】本発明の一側面に係るモデル生成方法は、材料の結晶構造に関する第1データ及び第2データを取得し、第1データ及び第2データを使用して、第1エンコーダ及び第2エンコーダの機械学習を実施する。第2データは、第1データとは異なる指標で材料の性質を示す。第1エンコーダは、第1データを第1特徴ベクトルに変換するように構成され、第2エンコーダは、第2データを第2特徴ベクトルに変換するように構成される。第1特徴ベクトルの次元は、第2特徴ベクトルの次元と同一である。機械学習では、第1エンコーダ及び第2エンコーダは、ポジティブサンプルの特徴ベクトルの値同士が近くに位置付けられ、ポジティブサンプルの特徴ベクトルに対してネガティブサンプルの特徴ベクトルが遠くに位置付けられるように訓練される。
【選択図】図1
請求項（抜粋）：
コンピュータが、材料の結晶構造に関する第1データ及び第2データを取得するステップであって、
前記第2データは、前記第1データとは異なる指標で前記材料の性質を示し、
取得された前記第1データ及び前記第2データは、ポジティブサンプル及びネガティブサンプルを含み、
前記ポジティブサンプルは、同一の材料についての第1データ及び第2データの組み合わせにより構成され、並びに
前記ネガティブサンプルは、前記ポジティブサンプルの材料とは異なる材料についての第1データ及び第2データの少なくとも一方により構成される、
ステップと、
前記コンピュータが、取得された前記第1データ及び前記第2データを使用して、第1エンコーダ及び第2エンコーダの機械学習を実施するステップであって、
前記第1エンコーダは、前記第1データを第1特徴ベクトルに変換するように構成され、
前記第2エンコーダは、前記第2データを第2特徴ベクトルに変換するように構成され、
前記第1特徴ベクトルの次元は、前記第2特徴ベクトルの次元と同一であり、並びに
前記第1エンコーダ及び第2エンコーダの機械学習は、前記ポジティブサンプルの前記第1データ及び前記第2データから算出される第1特徴ベクトル及び第2特徴ベクトルの値同士が近くに位置付けられ、かつ前記ネガティブサンプルの前記第1データ及び第2データの少なくとも一方から算出される第1特徴ベクトル及び第2特徴ベクトルの少なくとも一方の値が、前記ポジティブサンプルから算出される前記第1特徴ベクトル及び前記第2特徴ベクトルの少なくとも一方の値から遠くに位置付けられるように、前記第1エンコーダ及び前記第2エンコーダを訓練することにより構成される、
ステップと、
を備える、
モデル生成方法。
IPC (2件)：
FI (2件)：
前のページに戻る
