ディープラーニングでクリスタルの構成原子を予測

f:id:yyamaba:20180624133755j:plainフロリダ州立大学の研究チームは、クリスタルの構成原子を予測するAIの作成に成功した。

同チームは、50,000種類のクリスタルの構造をテストデータとしてプログラムに読み込ませ、化学に関する基礎知識を与えることなく、ニューロンネットワークモデルと呼ばれる手法でディープラーニングさせた。その結果、作製されたAIは、原子記号表に基づいて、各原子の類似性を自ら見出した。

また、クリスタルを構成する原子を推測する能力も獲得できた。同AIは、テストデータに含まれないクリスタルに対して、構成する原子10種類を30%くらいの確率で当てることに成功した。

同チームは、このAIをさらに発展させることで、新しい物質を発見できる可能性があると述べた。

参考文献: Crystal Structure Prediction via Deep Learning
Photo: Samarskaya / iStock