- 2020.11.11
- プレスリリース
量子物理学の理論や波動関数に基づく新たな深層学習技術を開発 －学習データにはない、分子構造が大きく異なる未知化合物に対する物性の外挿予測が可能－
国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 石村 和彦】、人工知能研究センター【研究センター長 辻井 潤一】、機械学習研究チーム 麻生 英樹 研究チーム長、椿 真史 研究員と、国立大学法人 東京大学 生産技術研究所 溝口 照康 教授は、量子物理学の密度汎関数理論に基づく深層学習技術を開発した。この技術は、化合物の原子配置だけから、その電子の確率分布を表す波動関数への変換を経由して、電子密度、そしてエネルギーなどの物性値を高速・高精度に外挿予測できる。
<ポイント>
・量子物理学の理論や波動関数に基づくことで、計算の中身を物理的に理解できる深層学習技術を開発
・データの偏りに影響されない手法で、従来技術では難しい未知化合物に対する物性の外挿予測が可能
・材料開発や創薬の分野での大規模な有用物質探索に貢献
詳しくは下記URLをご覧ください。
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3401/