データ駆動型材料設計 ― 少ないデータからどう予測モデルを作 るか？

摘要

近年、データ駆動型研究の注目の高まりに伴い、材料に関わる様々なデータベース が構築されてきたが、材料設計において最も重要な“材料の機能”に関わるデータは まだ多いとは言えない。そこで、少ないデータを元に材料の機能を予測することを目 指し、メカニズムに直接的·間接的に関わる変数を積極的に取り入れた機械学習モデ ルの構築を試みている。講演では特に、ランタノイド発光材料と遷移金属錯体触媒に 着目する。