論文 Effects of data bias on machine-learning–based material discovery using experimental property data

Masaya Kumagai ; Yuki Ando ; Atsumi Tanaka ; Koji Tsuda SAMURAI ORCID (National Institute for Materials ScienceROR) ; Yukari Katsura SAMURAI ORCID (National Institute for Materials ScienceROR) ; Ken Kurosaki ORCID

Effects of data bias on machine-learning based material discovery using experimental property data.pdf
Download file (6.13MB)
Download as zip (5.63MB)
コレクション

引用
Masaya Kumagai, Yuki Ando, Atsumi Tanaka, Koji Tsuda, Yukari Katsura, Ken Kurosaki. Effects of data bias on machine-learning–based material discovery using experimental property data. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2022, 2 (1), 302-309. https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2109447
SAMURAI

説明:

(abstract)

本研究では、機械学習（ML）を用いた材料インフォマティクス（MI）において、大規模な材料データの偏りが機械学習モデルに与える影響を明らかにした。特に、適用領域の概念とクラスタリングを組み合わせ、データの偏りがMLモデルの予測誤差と信頼性に影響を与えることを示した。適用領域内での予測は信頼性が高い一方、適用領域外では予測の信頼性が低下する。この結果から、MLモデルが信頼できる材料探索の範囲は限られていることがわかったが、それでも新材料の提案は可能である。

権利情報:

キーワード: Machine learning, material informatics, large-scale material data, data bias

刊行年月日: 2022-12-31

出版者: Informa UK Limited

掲載誌:

  • Science and Technology of Advanced Materials: Methods (ISSN: 27660400) vol. 2 issue. 1 p. 302-309

研究助成金:

  • JSPS KAKENHI JP20K22466

原稿種別: 出版者版 (Version of record)

MDR DOI:

公開URL: https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2109447

関連資料:

その他の識別子:

連絡先:

更新時刻: 2024-11-16 08:31:01 +0900

MDRでの公開時刻: 2024-11-16 08:31:01 +0900

ファイル名 サイズ
ファイル名 Effects of data bias on machine-learning based material discovery using experimental property data.pdf (サムネイル)
application/pdf 		サイズ 6.13MB 詳細