教師無し深層学習による革新有機材料の自動探索
本研究では、材料科学と深層学習の学理を融合し、優れた有機材料を自動で探索するシステムの枠組みを探求する。最近注目を集める大規模言語モデルや化学に特化した深層学習モデルを活用し、少ないデータでも効果的に学習できるシステムを実現する。このような取り組みを通して、実験研究者の暗黙知をデータ化する。一連の取り組みを通して、信頼できる物性予測モデル…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京科学大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 畠山 歓
本研究では、材料科学と深層学習の学理を融合し、優れた有機材料を自動で探索するシステムの枠組みを探求する。最近注目を集める大規模言語モデルや化学に特化した深層学習モデルを活用し、少ないデータでも効果的に学習できるシステムを実現する。このような取り組みを通して、実験研究者の暗黙知をデータ化する。一連の取り組みを通して、信頼できる物性予測モデル…
本研究では、人間に近い理解力を持つ大規模言語モデルが化学分野の知識を、正確かつ効率的に習得するための基礎的条件を明らかにする。具体的には、化学知識や実験科学に関連するデータベースを新たに構築し、それらを用いてオープンな重みの大規模言語モデルの追加学習を実施する。さらに、中学・高校・大学から専門研究レベルに至る幅広い知識水準でモデルの性能評…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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