科学技術は人類と地球の未来を救う!最新の技術情報を分類し提供する総合サイト。材料科学分野に関する事前のトレーニングをしていない機械学習アルゴリズムが、数百万本の科学文献のテキストマイニングを通じて新しい科学的知見を発掘できることを実証。アルゴリズムで処理した結果、材料分野に関する事前の知識の無い状態で、周期表や金属の結晶構造等の概念を学習し、単語同士の相互の関連性を分析して新しい熱電材料を予測し、熱電材料候補として未知の材料を提案した。同アルゴリズムは、材料研究活動において研究されるべきものとされていないものの間のギャップを橋渡しするもの。年分の研究文献が存在する上、毎週のように大量の研究文献が発行されているが、研究者がアクセスできるのはそのうちの僅か。人間によるガイダンス無しの機械学習を利用した、膨大に存在する科学的全知見の活用方法を探った。個の数字の列)に変換して各単語同士の関連性を調査する。一般的なテキストソースを使用したアルゴリズムによる「king-queen」のベクトル演算により「man-woman」という類似の結果が得られるように、単語間の関連性を自ら理解する。これと同様に、アルゴリズムが材料科学のテキストを使用した場合、アブストラクト中の単語の位置および他の単語との同時発生に基づいて、科学用語の意味や金属結晶構造等の概念を学習した。「king-queen+man」の計算を解くように、「強磁性-NiFe+IrMn」の答えである「反強磁性」を得ることができた。アルゴリズムはまた、周期表上の各元素間の関連性も学習。種類が全て既存の平均的な熱電材料よりもやや高い出力因子を有することを確認。パーセンタイルを上回る出力因子を示した。倍多く)上位予測に挙がった。件は希少・毒性元素を含んでいた。同アルゴリズムは、有望な熱電材料の予測だけでなく、熱電材料で現在注目されている結晶構造であるハーフホイスラー構造等の予測の論拠も提供。種類の熱電材料に加え、例えばトポロジカル絶縁材料サーチに独自のアプリケーションの開発を希望するユーザーが利用できる、分散表現(単語埋めこみ)についても公表する予定。今後は、アブストラクトのサーチの利便性を向上させる、よりスマートでパワフルなサーチエンジンを開発する。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。テック・アイ技術情報研究所.。