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アイテム
アニーリングマシンを利用したグラフニューラルネットワークによる高精度な分子特性予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228049
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228049cc1ce8d7-6925-4ad6-8b06-1979c5b2c824
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2023019.pdf (936.3 kB)
2025年6月28日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-06-28 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | アニーリングマシンを利用したグラフニューラルネットワークによる高精度な分子特性予測 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 機械学習，AI | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 株式会社日立製作所研究開発グループ | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 株式会社日立製作所研究開発グループ | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 株式会社日立製作所研究開発グループ | ||||||||||||
| 著者名 |
森長, 大貴
× 森長, 大貴
× 八幡, 晃一郎
× 淺原, 彰規
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 材料産業では IT を利用した効率的な材料開発手法であるマテリアルズ・インフォマティクスの導入が進んでいる．例えば AI による化合物の特性予測は，効率的な材料実験計画を支援する技術の一つである．本研究では有機化合物の特性予測に用いられるグラフニューラルネットワークの精度を，アニーリングマシンを用いて向上させる方法を考案した．アニーリングマシンで得られた最大カット問題の解を用いてグラフの頂点を削除しつつ，削除される頂点の情報を辺に畳み込むアーキテクチャにより，最大 28% の誤差が低減し材料実験回数を 16% 削減できることを確認した． | |||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集 巻 2023, p. 125-130, 発行日 2023-06-28 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
