Solid Material Discovery Using Generative Models
Masatoshi Hanai(Information Techonology Center, The University of Tokyo)

本プロジェクトでは生成モデルを用いた固体材料の発見的タスクの研究を実施する。材料分野における機械学習を用いたデータ駆動型研究開発の難しさは発見的タスク（外挿問題）を本質的に内在することに起因することが主である。これまで外挿問題は主に物性値予測において研究が主におこなわれているが、物質の生成タスクにおいて未発展である。本研究では結晶構造予測を中心とした生成タスクの外挿問題に関して追求する。

研究紹介ポスター／最終報告書