(57)【要約】【課題】実際には合成可能な未知の組成式が合成不可能と判断されることを防止する。【解決手段】材料情報出力装置は、既知組成式リストを学習することで生成された疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成した疑似組成式を、学習段階を示す数値と対応付けて予め記憶するメモリを備え、メモリに記憶された疑似組成式の合成可能性を対応する前記数値を用いて算出し、算出した合成可能性をメモリに記憶された疑似組成式の教師ラベルとして付与し、教師ラベルが付与された疑似組成式を学習することで合成可能性を推定するための推定モデルを生成し、学習した推定モデルを用いて任意の組成式に対する合成可能性を算出し、算出した前記合成可能性を出力する。【選択図】図１
2020030638.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料に関する情報を出力する材料情報出力装置における材料情報出力方法であって、
前記材料情報出力装置は、既知組成式リストを学習することで生成された疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成した疑似組成式を、学習段階を示す数値と対応付けて予め記憶するメモリを備え、
前記材料情報出力装置のプロセッサが、
前記メモリに記憶された前記疑似組成式の合成可能性を対応する前記数値を用いて算出し、算出した前記合成可能性を前記メモリに記憶された前記疑似組成式の教師ラベルとして付与し、
前記教師ラベルが付与された前記疑似組成式を学習することで前記合成可能性を推定するための推定モデルを生成し、
学習した前記推定モデルを用いて任意の組成式に対する前記合成可能性を算出し、
算出した前記合成可能性を出力する、
材料情報出力方法。
【請求項２】
更に、前記既知組成式リストに含まれる既知組成式のうち推定対象の材料と同じ種類の第１既知組成式を特定し、
予め定められた元素の族の組み合わせに対して、前記組み合わせが一致する前記第１既知組成式を投票し、投票結果を前記メモリに保持し、
前記疑似組成式のうち、前記組み合わせが、前記投票結果が未投票である前記組み合わせと一致する前記疑似組成式に対して、前記合成可能性が０であることを示す前記教師ラベルを付与する、
請求項１に記載の材料情報出力方法。
【請求項３】
前記既知組成式リストは、更に、既知組成式の形成エネルギーを含み、
前記既知組成式リストを用いて学習されたエネルギー推定モデルと、前記既知組成式リストに含まれる形成エネルギーの平均と分散とを前記メモリから取得し、
前記疑似組成式の形成エネルギーを前記エネルギー推定モデルを用いて推定し、前記平均と分散とを用いて前記既知組成式の前記形成エネルギーに対する前記疑似組成式の形成エネルギーの距離を算出し、前記距離が増大するにつれて前記教師ラベルの値が小さくなるように前記教師ラベルを補正する、
請求項１又は２に記載の材料情報出力方法。
【請求項４】
前記メモリは、更に、前記疑似組成式に対する特性値を出力する特性値推定モデルを保持し、
ユーザによって入力された特性値範囲を取得し、
前記特性値範囲内の特性値を前記生成モデルに入力して前記疑似組成式を生成し、
生成した前記疑似組成式の特性値を特性値推定モデルを用いて推定し、
前記合成可能性を示す第１軸と、前記特性値を示す第２軸との少なくとも２軸を備えるグラフ上に、生成した前記疑似組成式について前記合成可能性と前記特性値の推定値とがプロットされた散布図をディスプレイに表示する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の材料情報出力方法。
【請求項５】
前記既知組成式リストは、ＩＣＳＤ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ｐｒｏｊｅｃｔ、又はＮＯＭＡＤのデータベースで構成される、
請求項１から４のいずれか１項に記載の材料情報出力方法。
【請求項６】
前記メモリは、更に、前記生成モデルが生成した前記疑似組成式が本物であるか偽物であるかを識別する識別モデルを保持し、
前記生成モデル及び前記識別モデルは、敵対的学習アルゴリズムに基づいて学習されたニューラルネットワークで構成されている、
請求項１〜５のいずれかに記載の材料情報出力方法。
【請求項７】
前記教師ラベルの付与では、前記学習過程の初期に生成された前記疑似組成式と学習終了時に生成された前記疑似組成式とに対してのみ教師ラベルを付与して前記メモリに保持し、
前記学習段階の初期に生成された前記疑似組成式は、前記合成可能性が０であることを示す数値が付与され、
前記学習終了時に生成された前記疑似組成式は、前記合成可能性が１であることを示す数値が付与される、
請求項１〜６のいずれかに記載の材料情報出力方法。
【請求項８】
前記教師ラベルは、前記生成モデルの総学習回数に対する前記学習段階を示す数値の割合が付与される、
請求項１〜６のいずれかに記載の材料情報出力方法。
【請求項９】
材料に関する情報を出力する材料情報出力装置であって、
既知組成式リストを学習することで生成された疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成した疑似組成式を、学習段階を示す数値と対応付けて予め記憶する第１メモリと、
前記第１メモリに記憶された前記疑似組成式の合成可能性を対応する前記数値を用いて算出し、算出した前記合成可能性を前記第１メモリに記憶された前記疑似組成式の教師ラベルとして付与する教師ラベル付与部と、
前記教師ラベルが付与された疑似組成式を学習することで前記疑似組成式の合成可能性を推定するための推定モデルを生成する推定モデル学習部と、
前記推定モデルを用いて任意の組成式に対する前記合成可能性を算出する合成可能性算出部と、
前記合成可能性を出力する出力部とを備える材料情報出力装置。
【請求項１０】
請求項９記載の材料情報出力装置と、
前記既知組成式を予め記憶する第２メモリと、
前記第２メモリに記憶された前記既知組成式を学習することで前記生成モデルを生成する生成モデル学習部と、
前記任意の組成式の入力を受け付ける入力部とを備える材料情報出力システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の材料情報出力装置としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、材料に関する情報を出力する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能技術を用いて新規材料の候補を材料研究者に提示する研究が盛んに行われている。例えば、特許文献１には、問い合わせ蛋白質と任意の化合物とのペアが合成可能か否かを判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９４６０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、実際には合成可能なペアの組成式であるにも拘わらず、合成できないと判定されるケースが起こり得るため、更なる改善が必要である。
【０００５】
本開示は、実際には合成可能な未知の組成式が合成不可能と判断されることを防止する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る材料情報出力方法は、材料に関する情報を出力する材料情報出力装置における材料情報出力方法であって、
前記材料情報出力装置は、既知組成式リストを学習することで生成された疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成した疑似組成式を、学習段階を示す数値と対応付けて予め記憶するメモリを備え、
前記材料情報出力装置のプロセッサが、
前記メモリに記憶された前記疑似組成式の合成可能性を対応する前記数値を用いて算出し、算出した前記合成可能性を前記メモリに記憶された前記疑似組成式の教師ラベルとして付与し、
前記教師ラベルが付与された前記疑似組成式を学習することで前記合成可能性を推定するための推定モデルを生成し、
学習した前記推定モデルを用いて任意の組成式に対する前記合成可能性を算出し、
算出した前記合成可能性を出力する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、実際には合成可能な未知の組成式が合成不可能と判断されることを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】既知組成式リストのデータ構成の一例を示す図である。
【図３】周期表に従って算出される特徴量の一例を示す図である。
【図４】ニューラルネットワークが行う演算の計算モデルを説明するための概念図である。
【図５】ニューラルネットワークが識別問題を学習する様子を説明する図である。
【図６】ニューラルネットワークが回帰問題を学習する様子を説明する図である。
【図７】ニューラルネットワークが生成問題を学習する様子を説明する図である。
【図８】図１に示す生成モデル学習部の詳細な構成の一例を示す図である。
【図９】識別部を構成するニューラルネットワークが学習する様子を説明する図である。
【図１０】図１に示す材料情報出力システムの学習過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１に示す材料情報出力システムの活用過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】合成可能性をユーザに提示するための画像の一例を示す図である。
【図１３】実施の形態１の変形例に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】本開示の実施の形態２に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１４に示す材料情報出力システムの学習過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】投票処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】元素の族を説明する図である。
【図１８】実施の形態２に係る既知組成式リストのデータ構成の一例を示す図である。
【図１９】本開示の実施の形態３に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】本開示の実施の形態４に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】表示部が表示する散布図の一例を示す図である。
【図２２】本実施の形態４に係る材料情報出力システムの活用過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】材料情報出力システムを実現するためのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２４】本開示の材料情報出力システムのハードウェア構成の他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（本開示に至る経緯）
近年、材料インフォマティクス分野が脚光を浴びつつある。材料インフォマティクスとは、材料研究の研究スピードを加速させるための、機械学習に代表される人工知能技術（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）を指す。材料インフォマティクスでは、機械学習技術によって構築されたモデルを利用して、新規材料の候補を材料研究者に提示し、材料研究者は提示された新規材料の候補の中から所望の材料を作成（合成）する。しかしながら、実際の材料の合成には膨大な時間を必要とするため、提示された新規材料の候補の中から所望の材料を実際に作成するのは、手戻りが発生することもあり、非効率的である。そのため、材料インフォマティクスでは、新規材料の候補に対する合成可能性を推定し、新規材料の候補と合わせて材料研究者に提示することが重要となる。
【００１０】
上述した特許文献１では、相互作用することが既知の蛋白質と化合物とのペアである第１ペアを正例の教師データとし、蛋白質と化合物とをランダムに組み合わせた第２ペアを負例の教師データとし、サポートベクターマシン等の機械学習技術を用いて、相互作用学習モデルを生成する。そして、この相互作用学習モデルを参照して、問い合わせ蛋白質と化合物とをランダムに組み合わせて得られる複数のペアについての相互作用の可能性を示すスコアを算出する技術が開示されている。
【００１１】
ところで、蛋白質と化合物とをランダムに組み合わせたペアを組成式として作成した場合、当該組成式は既知ではないが実際には合成可能であるケースも数多くある。
【００１２】
しかし、特許文献１では、このような組成式が実際には正例の教師データとして取り扱われるべきところを、負例の教師データとして取り扱われて、相互作用学習モデルが学習されている。そのため、学習後の相互作用学習モデルは、実際には合成可能な未知の組成式の前記スコアを低い値で算出してしまい、この組成式が合成不可能と判定されるという課題がある。
【００１３】
本開示は、実際には合成可能な未知の組成式が、合成不可能と判断されることを防止し得る技術を提供する。
【００１４】
本開示の一態様に係る材料情報出力方法は、材料に関する情報を出力する材料情報出力装置における材料情報出力方法であって、
前記材料情報出力装置は、既知組成式リストを学習することで生成された疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成した疑似組成式を、学習段階を示す数値と対応付けて予め記憶するメモリを備え、
前記材料情報出力装置のプロセッサが、
前記メモリに記憶された前記疑似組成式の合成可能性を対応する前記数値を用いて算出し、算出した前記合成可能性を前記メモリに記憶された前記疑似組成式の教師ラベルとして付与し、
前記教師ラベルが付与された前記疑似組成式を学習することで前記合成可能性を推定するための推定モデルを生成し、
学習した前記推定モデルを用いて任意の組成式に対する前記合成可能性を算出し、
算出した前記合成可能性を出力する。
【００１５】
疑似組成式の生成モデルが学習過程で生成する疑似組成式は学習段階が進むほど合成可能性が高くなる。本構成は、生成モデルが学習過程の後半に生成した疑似組成式ほど高い値の教師ラベルを付与することができ、疑似組成式に対する教師ラベルの振り間違いを抑制できる。そして、このようにして教師ラベルが付与された疑似組成式を学習することで合成可能性を推定するための推定モデルが生成されている。そのため、この推定モデルは、任意の組成式について、実際の合成可能性が高くなるほど、合成可能性の値を高く算出することができる。したがって、本構成は、実際には合成可能な未知の組成式が合成不可能と判断されることを防止できる。
【００１６】
上記構成において、更に、前記既知組成式リストに含まれる既知組成式のうち推定対象の材料と同じ種類の第１既知組成式を特定し、
予め定められた元素の族の組み合わせに対して、前記組み合わせが一致する前記第１既知組成式を投票し、投票結果を前記メモリに保持し、
前記疑似組成式のうち、前記組み合わせが、前記投票結果が未投票である前記組み合わせと一致する前記疑似組成式に対して、前記合成可能性が０であることを示す前記教師ラベルを付与してもよい。
【００１７】
本構成によれば、メモリに記憶された疑似組成式のうち、推定対象の材料と同じ種類の第１既知組成式が持つ元素の族の組み合わせとは異なる元素の族の組み合わせを持つ疑似組成式には合成可能性が０であることを示す教師ラベルが付与される。そのため、推定対象の材料とは関連性の低い元素の族の組み合わせを持つ疑似組成式に対して０の教師ラベルを付与して、推定モデルを学習させることができる。その結果、推定対象の材料に関して、推定精度の高い推定モデルを生成できる。
【００１８】
上記構成において、前記既知組成式リストは、更に、既知組成式の形成エネルギーを含み、
前記既知組成式リストを用いて学習されたエネルギー推定モデルと、前記既知組成式リストに含まれる形成エネルギーの平均と分散とを前記メモリから取得し、
前記疑似組成式の形成エネルギーを前記エネルギー推定モデルを用いて推定し、前記平均と分散とを用いて前記既知組成式の前記形成エネルギーに対する前記疑似組成式の形成エネルギーの距離を算出し、前記距離が増大するにつれて前記教師ラベルの値が小さくなるように前記教師ラベルを補正してもよい。
【００１９】
組成式は形成エネルギーが高すぎると不安定になり逆に低すぎても不安定となる。本構成によれば、教師ラベルが付与された疑似組成式について、エネルギー推定モデルを用いて形成エネルギーが推定され、推定された形成エネルギーと既知組成式の形成エネルギーとの距離が増大するほど教師ラベルの値が小さく補正される。そして、教師ラベルが補正された疑似組成式を用いて推定モデルが学習されるため、形成エネルギーという物理的特性を考慮に入れて推定モデルを学習させることができ、推定モデルの推定精度を高めることができる。
【００２０】
上記構成において、前記メモリは、更に、前記疑似組成式に対する特性値を出力する特性値推定モデルを保持し、
ユーザによって入力された特性値範囲を取得し、
前記特性値範囲内の特性値を前記生成モデルに入力して前記疑似組成式を生成し、
生成した前記疑似組成式の特性値を特性値推定モデルを用いて推定し、
前記合成可能性を示す第１軸と、前記特性値を示す第２軸との少なくとも２軸を備えるグラフ上に、生成した前記疑似組成式について前記合成可能性と前記特性値の推定値とがプロットされた散布図をディスプレイに表示してもよい。
【００２１】
本構成によれば、ユーザにより特性値範囲が入力されると、その特性値範囲内の特性値を持つ疑似組成式が生成モデルによって生成されると共に、この疑似組成式の特性値が特性値推定モデルによって推定される。そして、この疑似組成式の合成可能性と特性値の推定値とがグラフ上にプロットされた散布図がディスプレイに表示される。そのため、ユーザは、特性値範囲を入力することにより、その特性値範囲内に特性値を持つことが推定される多数の疑似組成式について合成可能性と特性値との関係を容易に把握することができる。
【００２２】
上記構成において、前記既知組成式リストは、ＩＣＳＤ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ｐｒｏｊｅｃｔ、又はＮＯＭＡＤのデータベースで構成されていてもよい。
【００２３】
本構成によれば、ＩＣＳＤ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ｐｒｏｊｅｃｔ、又はＮＯＭＡＤ等の既存のデータベースが既知組成式リストとして使用されるため、既知組成式リストを作成する手間を省くことができる。
【００２４】
上記構成において、前記メモリは、更に、前記生成モデルが生成した前記疑似組成式が本物であるか偽物であるかを識別する識別モデルを保持し、
前記生成モデル及び前記識別モデルは、敵対的学習アルゴリズムに基づいて学習されたニューラルネットワークで構成されていてもよい。
【００２５】
本構成によれば、識別モデルと生成モデルとが敵対的学習アルゴリズムに基づいて学習されたニューラルネットワークで構成されているので、生成モデルはより合成可能性の高い疑似組成式を生成することができる。
【００２６】
上記構成において、前記教師ラベルの付与では、前記学習過程の初期に生成された前記疑似組成式と学習終了時に生成された前記疑似組成式とに対してのみ教師ラベルを付与して前記メモリに保持し、
前記学習段階の初期に生成された前記疑似組成式は、前記合成可能性が０であることを示す数値が付与され、
前記学習終了時に生成された前記疑似組成式は、前記合成可能性が１であることを示す数値が付与されてもよい。
【００２７】
本構成によれば、学習過程の初期に生成された疑似組成式と学習終了時に生成された疑似組成式とに対してのみ教師ラベルが付与されてメモリに保持されるので、メモリの空き容量を確保できる。また、教師ラベルとして０、１の数値のみが使用されているので、データ構造を簡略化し、メモリの空き容量を確保できる。
【００２８】
上記構成において、前記教師ラベルは、前記生成モデルの総学習回数に対する前記学習段階を示す数値の割合が付与されてもよい。
【００２９】
本構成によれば、教師ラベルを０〜１の範囲内の数値で表すことができる。
【００３０】
（実施の形態１）
実施の形態１に係る材料情報出力システムは、既知組成式リストに含まれる既知組成式によりニューラルネットワークによって構成される生成モデルを学習させ、学習時に生成モデルから出力される疑似組成式に対し、一定の基準に従って合成可能性を算出し、算出した合成可能性を教師ラベルとして付与する。そして、教師ラベルと疑似組成式とのペアを用いて、ニューラルネットワークによって構成される推定モデルを学習させる。そして、学習された推定モデルに未知の組成式を入力させ、その組成式の合成可能性を出力させる。
【００３１】
図１は、実施の形態１に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。材料情報出力システムは、材料情報出力装置１００と、既知組成式リスト１０１と、生成モデル学習部１０２と、入力部１０３と、記述子算出部１０８とを備えている。材料情報出力装置１００は、疑似組成式保持部１０４と、教師ラベル付与部１０５と、推定モデル学習部１０６と、推定モデル保持部１０７と、合成可能性算出部１０９と、表示部１１０とを備える。材料情報出力システムの各ブロックは、例えば、画像プロセッサ及びマイクロプロセッサ等のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されるソフトウェアで構成されてもよい。具体的には、図１において、四角形で示すブロックは、特に断りがなければ、プロセッサで構成され、円筒形で示すブロックは、半導体メモリ等のメモリで構成される。
【００３２】
既知組成式リスト１０１は、ＩＣＳＤ、ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ｐｒｏｊｅｃｔ、及びＮＯＭＡＤ等の既知組成式を記憶する既存のデータベース（ＤＢ）で構成されている。既知組成式は、材料研究者によってその存在が確認された組成式である。既知組成式リスト１０１には材料研究者自らが実験を行って存在が確認された組成式が含まれていてもよい。
【００３３】
図２は、既知組成式リスト１０１のデータ構成の一例を示す図である。既知組成式リスト１０１は、複数の既知組成式のそれぞれについて「組成式」、「特性値」、「特徴量」、及び「記述子」を対応付けて記憶する。「組成式」は、Ｌｉ０−１ＴｉＯ２等の組成式を示す。「特性値」は、電圧及びバッテリー容量等の既知組成式の特性を示すパラメータである。この例では、「特性値」として電圧及びバッテリー容量等の電池に関するパラメータが採用されているが、これは一例であり、電池以外の材料に関するパラメータが採用されてもよい。
【００３４】
「記述子」は、（ａ，ｂ，ｃ，α，β，γ）で示される材料の結晶構造を表すパラメータで構成される。結晶構造を示すパラメータとしては、例えば、各原子の座標、原子容積、共有結合半径、及び密度等の各元素固有の数値群が採用できる。また、結晶構造を示すパラメータとしては、「ＣａＭｎＯ３」を例に挙げると、Ｃａの原子半径１９７とＭｎの原子半径１２７とＯの原子半径６０とについて「Ｃａ：Ｍｎ：Ｏ＝１：１：３」の重みを付け平均である「１００．８」という値が採用されてもよい。
【００３５】
「特徴量」は、例えば、図３に示すように周期表における元素の割合に基づいて算出される数値群（ベクトル）によって表現される。図３は、周期表に従って算出される特徴量の一例を示す図である。以下、ＬｉＣｏ（ＰＯ３）４で表される組成式３０１を例に挙げて特徴量３０４の算出について説明する。まず、この組成式３０１は、周期表３０２の元素を左上から右下へラスタースキャンすることで一次元のベクトル３０３に変換される。ベクトル３０３は、周期表の順番で元素が対応付けられた複数のベクトル要素で構成されている。そして、組成式３０１を構成する元素の元素数が、対応するベクトル要素に割り当てることでベクトル３０３が作成される。ＬｉＣｏ（ＰＯ３）４はＬｉ、Ｃｏ、Ｏ、Ｐの元素からなり、それぞれの元素数は、「１」、「１」、「１２」、「４」であるため、ベクトル３０３は、（０，０，１，・・・，１２，・・・，４，・・・，１，０・・・）で表される。次に、ベクトル３０３は、ベクトル要素の総和が１となるように正規化され、特徴量３０４が算出される。
【００３６】
なお、これら特徴量及び記述子は、実際の組成式への変換が容易な値となっているため、特徴量及び記述子は、組成式と一対一対応する。したがって、特徴量及び記述子の少なくとも一方が分かれば組成式を一意的に特定できる。そこで、以下の説明において、疑似組成式を生成することは、特徴量及び記述子の少なくとも一方を生成することと同じであるものとする。
【００３７】
図１に参照を戻す。生成モデル学習部１０２は、上記の既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式を用いて組成式を生成するための生成モデルを学習する。生成モデルから出力される組成式には、既知組成式リスト１０１には含まれない組成式も含まれる。本実施の形態では、学習時に付随的に生成される組成式を疑似組成式と呼び、それを用いて材料の合成可能性を推定するための推定モデルを構築する。
【００３８】
以下、生成モデル学習部１０２を構成するニューラルネットワークについて説明する。図４は、ニューラルネットワークが行う演算の計算モデルを説明するための概念図である。ニューラルネットワークは、周知のように、生物のニューラルネットワークを模した計算モデルに従って演算を行う演算装置である。
【００３９】
図４に示されるように、ニューラルネットワーク４００は、ニューロンに相当する複数のユニット（白丸で示されている）を、入力層４０１、隠れ層４０２、及び出力層４０３のそれぞれに配置して構成される。
【００４０】
隠れ層４０２は、図４に示す例では、２つの隠れ層４０２ａ及び隠れ層４０２ｂで構成されているが、単一の隠れ層若しくは３つ以上の隠れ層で構成されてもよい。なお、複数の隠れ層を有するニューラルネットワークは、特に、多層ニューラルネットワーク装置と呼ばれることがある。
【００４１】
ここで、入力層４０１に近い層を下位層とし、出力層４０３に近い層を上位層とする。この場合、各ユニットは、下位層に配置されたユニットから受信した計算結果を荷重値に応じて結合（例えば、荷重和演算）し、該当結合の結果を上位層に配置されたユニットに送信する計算要素である。
【００４２】
ニューラルネットワーク４００の機能は、ニューラルネットワーク４００が有する層の数及び各層に配置されるユニットの数を表す構成情報と、各ユニットでの荷重和演算に用いられる荷重値を表す荷重Ｗ＝［ｗ１、ｗ２、・・・］とで定義される。
【００４３】
図４に示すように、ニューラルネットワーク４００は、入力層４０１の各入力ユニット４０５に入力データＸ＝［ｘ１、ｘ２、・・・］（画像であれば画素値）が入力される。これにより、隠れ層４０２の隠れユニット４０６及び出力層４０３の出力ユニット４０７において荷重Ｗ＝［ｗ１、ｗ２、・・・］を用いた荷重和演算が行われ、出力層４０３の各出力ユニット４０７の出力値から出力データＹ＝［ｙ１、ｙ２、・・・］が出力される。
【００４４】
入力データＸがニューラルネットワーク４００に入力された際に所望の出力データＹを出力するように、ニューラルネットワーク４００の荷重Ｗの値を調整することをニューラルネットワークの学習と呼ぶ。ニューラルネットワーク４００を学習する場合、例えば、入力データＸ及び出力データＹとの誤差を表す損失関数を定義し、勾配降下法により当該損失関数を減少させる勾配に沿って荷重Ｗは更新される。
【００４５】
ニューラルネットワークを含む機械学習の問題は、出力データの種類に応じて識別問題、回帰問題、及び生成問題の３つの問題に分けられる。まず、識別問題について説明する。図５は、ニューラルネットワークが識別問題を学習する様子を説明する図である。識別問題は与えられた画像が「犬」か「猫」かを判定するようにニューラルネットワークの荷重Ｗの値を求める問題のことを指す。
【００４６】
より具体的には、ニューラルネットワーク４００では、各出力ユニットは入力データＸを分類するための異なる正解ラベルに対応付けられている。また、荷重Ｗは複数の入力データＸの各々が入力されたときに、当該入力データＸの正しい正解ラベルに対応する出力ユニットの出力値が１に近づき、他の出力ユニットの出力値が０に近づくように調整される。
【００４７】
つまり、図５に示される例では、ニューラルネットワーク４００において、各出力ユニットは、例えば、「犬」であれば正解ラベルが「１、０」、「猫」であれば正解ラベルが「０、１」というように、「犬」及び「猫」を示す正解ラベルのうち異なる１つの正解ラベルが対応付けられる。また、荷重Ｗは、「犬」の正解ラベルが付与された学習データが入力されると出力データ［１、０］を出力し、「猫」が付与された学習データが入力されると出力データ［０、１］を出力するように調整される。
【００４８】
なお、ニューラルネットワーク４００が多層ニューラルネットワークである場合、特に、前記教師付き学習を行う前に、「ｌａｙｅｒ−ｗｉｓｅ  ｐｒｅ−ｔｒａｉｎｉｎｇ」と呼ばれる学習手法によって、荷重値は隠れ層ごとに個別に調整されても良い。これにより、その後の学習において、汎化性能が高い荷重Ｗが得られる。
【００４９】
また、ニューラルネットワーク４００の荷重値の調整には、上述した勾配降下法の他にも、例えば、「Ａｄａｍ」などの周知のアルゴリズムが用いらてもよい。また、ニューラルネットワーク４００が多層ニューラルネットワークである場合、各層で個別に学習が実行されても良い。
【００５０】
次に、回帰問題について説明する。図６は、ニューラルネットワークが回帰問題を学習する様子を説明する図である。回帰問題は「犬」及び「猫」といった正解ラベルとは異なり、例えば、材料の「特性値」のような実数値が推定されるように、ニューラルネットワークの荷重Ｗの値を求める問題のことを指す。
【００５１】
より具体的には、ニューラルネットワーク４００では、出力ユニットのそれぞれには、出力データＹを構成する実数値ｙ１，ｙ２が対応付けられ、入力ユニットのそれぞれには、入力データＸを構成する実数値ｘ１，ｘ２が対応付けられている。荷重Ｗは、複数の入力データＸの各々が入力されたときに、当該入力データＸに対応する正しい実数値が各出力ユニットから出力されるように調整される。
【００５２】
図６の例では、ニューラルネットワーク４００において、出力データＹは、実数値ｙ１が例えば電圧、実数値ｙ２が例えば容量というように、材料の特性値で構成されている。また、入力データＸは、ｘ１が例えばパラメータα、ｘ２がパラメータβ、ｘ３が特徴量というように、材料の「特徴量及び記述子」で構成されている。ここでは、「特徴量及び記述子」と記載したが、これらは少なくとも一方が用いられてもよい。記述子は、図２で説明した材料の結晶構造を示すパラメータである。特徴量は、図３に示すように元素の割合によって算出される一次元ベクトルである。なお、荷重Ｗは、ニューラルネットワーク４００から出力（推定）された特性値が正解特性値に近づくように調整される。
【００５３】
次に、生成問題について説明する。図７は、ニューラルネットワークが生成問題を学習する様子を説明する図である。生成問題は、上記の識別問題又は回帰問題とは異なり、既知ＤＢに含まれない何らかのデータを生成する問題である。例えば、ある特性値を持つ組成式を複数生成するというように、生成問題は回帰問題の逆問題に対応する。加えて、識別問題及び回帰問題は入力と出力とが１対１対応となっている必要があるが、生成問題は１つの入力データＸに対して複数の出力データＹが出力されてもよい。これは、ある特性値を満たす組成式は複数存在しうるからである。図１に示す生成モデル学習部１０２は、この生成問題を解くニューラルネットワークを学習する。
【００５４】
より具体的には、図７に示すニューラルネットワーク４００では、出力ユニットのそれぞれには出力データＹを構成する実数値ｙ１，ｙ２が対応付けられ、入力ユニットのそれぞれには入力データＸを構成する実数値ｘ１，ｘ２，・・・対応付けられている。また、荷重Ｗは、複数の入力データＸの各々が入力されたときに、複数の入力データＸのそれぞれに対応する正しい実数値が出力されるように調整される。例えば、組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の特性値である電圧「９．４３」及び容量「１２１４」が入力データＸ［ｘ１，ｘ２］として入力されると、組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の「特徴量及び記述子」が出力されるように荷重Ｗが調整される。
【００５５】
このとき、入力データＸは、識別問題又は回帰問題における出力データＹに対応し、出力データＹは識別問題又は回帰問題における入力データＸに対応する。
【００５６】
つまり、図７に示すニューラルネットワーク４００において、出力データＹは、ｙ１が例えば組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の記述子のパラメータα、ｙ２が例えば組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の記述子のパラメータβというように、材料の特徴量及び記述子で構成されている。また、入力データＸは、ｘ１が例えば組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の電圧、ｘ２が例えば組成式「Ｌｉ０−１ＴｉＯ２」の容量というように、材料の特性値で構成されている。
【００５７】
そして、荷重Ｗは、ニューラルネットワーク４００から出力（推定）された「特徴量及び記述子」が正解に近づくように調整される。
【００５８】
前述のように、生成モデル学習部１０２において、ニューラルネットワーク４００は、入力データＸから出力データＹを生成する生成問題を解く。この生成問題は、例えば、敵対的学習アルゴリズムによって導出される。敵対的学習アルゴリズムは、「ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ（ＧＡＮ）」とも称され、近年盛んに研究が行われている。
【００５９】
以下、組成式の生成を題材として、材料応用へ適している、ＧＡＮの一種であるｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ−ＧＡＮ（Ｃ−ＧＡＮ）について説明する。Ｃ−ＧＡＮは、生成部と識別部とのそれぞれを構成する２種類のニューラルネットワークを利用して生成部のニューラルネットワークを学習させるアルゴリズムである。図８は、図１に示す生成モデル学習部１０２の詳細な構成の一例を示す図である。
【００６０】
生成モデル学習部１０２は、乱数発生部８０１、生成部８０２、及び識別部８０３を備える。乱数発生部８０１は、所望数の乱数を発生させる。この乱数の発生数が生成部８０２にて生成される疑似組成式の数となる。例えば、乱数の発生数が１０００個の場合、１０００個の疑似組成式が生成される。
【００６１】
次に、生成部８０２は、各乱数と既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式の各特性値とのペアをニューラルネットワークＮＮ１に入力する。すなわち、ニューラルネットワークＮＮ１の入力データＸはＸ＝［乱数、特性値］となる。この入力データＸが与えられたとき、ニューラルネットワークＮＮ１は荷重Ｗの値に従って出力データＹを算出する。この出力データＹが疑似組成式に対応する。ここで、疑似組成式とは、図２に示す記述子、図３に示す特徴量、又はこれらの組み合わせに対応し、元の組成式への変換が容易な量を指す。
【００６２】
識別部８０３は、生成部８０２で生成された疑似組成式の「特徴量及び記述子」が、実際の組成式の「特徴量及び記述子」と近しい値を生成できているかを判定する。この判定を行うために、識別部８０３を構成するニューラルネットワークＮＮ２は、図９に示すように、分類問題及び回帰問題の両問題を解く。
【００６３】
図９は、識別部８０３を構成するニューラルネットワークＮＮ２が学習する様子を説明する図である。図９において、ニューラルネットワーク４００は、ニューラルネットワークＮＮ２に対応する。ニューラルネットワーク４００には、生成部８０２が生成した疑似組成式の「特徴量及び記述子」が入力データＸとして入力される。また、ニューラルネットワーク４００には、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式の「特徴量及び記述子」が入力データＸとして入力される。
【００６４】
分類問題においては、ニューラルネットワーク４００は、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式の「特徴量及び記述子」を「本物」と判別し、疑似組成式の「特徴量及び記述子」を「偽物」と判別する二値判別を実施する。すなわち、ニューラルネットワーク４００は、本物ラベルを持つ「特徴量及び記述子」が入力された場合、出力データＹ＝［１、０］を出力し、偽物ラベルを持つ「特徴量及び記述子」が入力された場合、出力データＹ＝［０、１］を出力するように荷重Ｗの値を調整する。ここで、［１、０］は本物ラベルに対応する出力データＹを表し、［０、１］は偽物ラベルに対応する出力データＹを表す。
【００６５】
一方、回帰問題においては、ニューラルネットワーク４００は、既知組成式の「特徴量及び記述子」が入力された場合、特性値を正しく推定できるように荷重Ｗの値を調整する。すなわち、識別部８０３を構成するニューラルネットワークＮＮ２は、「二値判別＋特性値推定」の両方が正しく行えるように荷重Ｗを調整する。
【００６６】
図８に参照を戻す。識別部８０３での出力データ（Ｙ［本物、偽物］、Ｙ［特性値］）は、生成部８０２へ入力され、生成部８０２を構成するニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗの調整にも利用される。生成部８０２は、識別部８０３において疑似組成式が「本物」と間違われるようにニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを調整する。
【００６７】
出力データ（Ｙ［本物、偽物］、Ｙ［特性値］）が入力されると、生成部８０２は、出力データＹ［本物、偽物］と本物ラベルに対応する出力データＹ［１，０］との距離Ｄを算出する。例えば、出力データＹ［本物、偽物］としてＹ＝［０．８、０．２］が入力された場合、生成部８０２は、距離ＤとしてＤ＝ｓｑｒｔ（（１−０．８）×（１−０．８）＋（０−０．２）×（０−０．２））＝０．３を算出する。一方、出力データＹ［本物、偽物］として、Ｙ＝［０．２、０．８］が入力された場合、生成部８０２は、距離ＤとしてＤ＝ｓｑｒｔ（（１−０．２）×（１−０．２）＋（０−０．８）×（０−０．８））＝１．１を算出する。この場合、出力データＹ［０．８、０．２］の方が出力データＹ［０．２、０．８］よりも距離Ｄが小さいため、本物に近いことが分かる。そのため、出力データＹ［０．８、０．２］に対応する疑似組成式の方が、出力データＹ［０．２、０．８］に対応する疑似組成式よりも、生成部８０２の生成結果として好ましい。そこで、生成部８０２は、距離Ｄが小さくなるように、ニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを調整する。
【００６８】
加えて、生成部８０２は、識別部８０３からの出力データＹ［特性値］も入力されている。この出力データＹ［特性値］は、生成部８０２が生成した疑似組成式に対する識別部８０３の特性値の推定結果を表している。識別部８０３からの出力データＹ［特性値］が、対応する疑似組成式の生成に用いられた特性値（既知組成式の特性値）と近い値になっているか否かも重要な情報である。すなわち、ある疑似組成式に対する識別部８０３の特性値の推定結果がその疑似組成式の生成に用いられた特性値に近いほど、生成部８０２はより本物に近い（実在する可能性の高い）疑似組成式を生成できていると言える。
【００６９】
そこで、生成部８０２は、識別部８０３からの出力データＹ［特性値］と、出力データＹ［特性値］に対応する疑似組成式を生成する際に用いた特性値との差（距離）が小さくなるように、ニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを調整する。このように、生成部８０２は、上記２種類の距離を用いてニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを調整する。
【００７０】
これによって、生成部８０２を構成するニューラルネットワークＮＮ１は、入力された特性値を持つような疑似組成式を生成することができるようになる。
【００７１】
このとき、識別部８０３を構成するニューラルネットワークＮＮ２は、二値判別と特性値推定の２つの問題（タスク）を同時に解くことになる。これは、マルチタスク学習と呼ばれる技術である。マルチタスク学習は、同時に異なるタスクを解くことで、タスク間の知見を共有することができ、各タスクの精度を向上させることができる。
【００７２】
生成部８０２が生成する疑似組成式の精度は学習回数が増大するにつれて徐々に向上していくため、識別部８０３が解く問題の難易度は徐々に上昇していく。簡単な問題からニューラルネットワークに解かせ、徐々に問題の難易度を上昇させていく学習方法はカリキュラム学習と呼ばれている。したがって、本実施の形態では、識別部８０３にカリキュラム学習を実施させてもよい。カリキュラム学習では、簡易な問題が難易度の高い問題に対する制約の役割を果たす。そのため、識別部８０３は判別精度及び識別精度の高いニューラルネットワークＮＮ２を生成できる。
【００７３】
このように、マルチタスク学習及びカリキュラム学習を実施することによって、識別部８０３は既知ＤＢ外のデータに対する汎化性能が向上する。そして、識別部８０３の汎化性能が高まると、生成部８０２の汎化性能も高めることができる。その結果、生成部８０２は、既知ＤＢ内に含まれない特性値が入力されたとしても、識別部８０３のニューラルネットワークＮＮ２が「本物」と誤判定してしまうような疑似組成式が生成できる。
【００７４】
図１に参照を戻し、入力部１０３について説明する。入力部１０３は、乱数発生部８０１における乱数の発生数、すなわち、生成したい疑似組成式の数を指定するユーザからの入力を受け付ける。また、入力部１０３は、合成可能性の評価対象となる組成式を指定するユーザからの入力を受け付ける。入力部１０３は、例えば、キーボード、及びマウスといった入力装置で構成される。
【００７５】
次に、材料情報出力装置１００について説明する。疑似組成式保持部１０４は、生成モデル学習部１０２が生成した疑似組成式を保持する。疑似組成式は、生成モデル学習部１０２が備える生成部８０２のニューラルネットワークＮＮ１の出力データＹのことを指し、「特徴量及び記述子」で構成される。通常、疑似組成式保持部１０４は、学習完了後に生成部８０２により生成された疑似組成式を保持するが、本実施の形態においては、学習過程において生成部８０２により生成された疑似組成式も保持する。
【００７６】
学習過程においては、まず、生成部８０２及び識別部８０３のニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２の荷重Ｗは、初期値が設定される。その後、初期値が設定されたニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２は、前述した敵対的学習アルゴリズムにより学習を進めていく。このとき、生成部８０２は、ニューラルネットワークＮＮ１が各学習段階で生成した疑似組成式を学習段階を示す数値と対応付けて疑似組成式保持部１０４に保持させる。なお、ニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２の荷重Ｗは、例えば、勾配降下法等で調整される。
【００７７】
例えば、乱数の発生数が１０００であるとすると、ニューラルネットワークＮＮ１は、１回の学習を行う度に１０００個の疑似組成式を生成する。したがって、総学習回数がＴ（Ｔは２以上の整数）回であるとすると、生成部８０２は、０回目の学習で生成した１０００個の疑似組成式、１回目の学習で生成した１０００個の疑似組成式、・・・、Ｔ回目の学習で生成した１０００個の疑似組成式というように、１０００×（Ｔ＋１）個の疑似組成式を学習段階を示す数値（０回目、１回目、・・・、Ｔ回目）と対応付けて疑似組成式保持部１０４に保持させる。なお、０回目の学習においては、荷重Ｗとして初期値が設定されたニューラルネットワークＮＮ１に対して、乱数及び既知組成式の特性値の１０００個のペアが入力され、各ペアに対応する１０００個の疑似組成式が生成される。
【００７８】
教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式保持部１０４に保持されている各疑似組成式の合成可能性を、各疑似組成式に対応付けられた学習段階を示す数値を用いて算出し、算出した合成可能性を疑似組成式保持部１０４が保持する疑似組成式の教師ラベルとして付与する。
【００７９】
ここで、教師ラベル付与部１０５は、総学習回数Ｔに対する学習段階を示す数値ｔの割合を教師ラベルとして付与する。この場合、教師ラベルは０〜１の値を持つ１次元の実数値となる。例えば３回目の学習で得られた疑似組成式の教師ラベルＬはＬ＝［３／Ｔ］となる。しかし、この教師ラベルの付与方法では、異なる数値ｔに対して同一の疑似組成式が生成された場合、同一の疑似組成式に対して複数の教師ラベルＬが付与されてしまう。
【００８０】
そこで、本実施の形態では、同一の疑似組成式に対して複数の教師ラベルＬが付与された場合、教師ラベル付与部１０５は、当該疑似組成式に対して、最後に生成されたときの教師ラベルＬ、すなわち、最大の教師ラベルＬを付与する。例えば、ある疑似組成式が、５回目、２０回目、８０回目のそれぞれの学習段階で生成されたとすると、その疑似組成式に対して付与される教師ラベルＬはＬ＝８０／Ｔとなる。これにより、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式と教師ラベルＬとを一対一で対応付けることができる。
【００８１】
推定モデル学習部１０６は、教師ラベル付与部１０５により教師ラベルが付与された疑似組成式を学習することで、任意の組成式の合成可能性を推定するための推定モデルを生成する。ここで、推定モデル学習部１０６は、疑似組成式が何回目の学習で得られた疑似組成式であるかを示す０〜１の実数値を推定する回帰問題を解くことによって推定モデルを生成する。すなわち、推定モデル学習部１０６は、入力データＸが疑似組成式の記述子及び特徴量、出力データＹが教師ラベルＬを示す実数値となる。
【００８２】
以下、疑似組成式が何回目の学習段階で得られたものであるかを推定することが合成可能性を判定することに一致する理由について説明する。
【００８３】
前述したＣ−ＧＡＮは、既知組成式リスト１０１を用いて学習される。既知組成式リスト１０１は、既に存在が確認された既知組成式のリストである。すなわち、合成可能性の範囲を０（合成可能性低）〜１（合成可能性高）の値とした場合、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式の合成可能性は１となる。一方、生成部８０２を構成するニューラルネットワークＮＮ１は、学習の初期段階では既知組成式と大きく異なる疑似組成式を生成する。しかし、徐々に学習を繰り返していくことにより、ニューラルネットワークＮＮ１は、既知組成式に似通った疑似組成式を生成する。
【００８４】
このことから、学習の初期段階に得られる疑似組成式は合成可能性が低いが、学習の終了間際に得られる疑似組成式は合成可能性が高いと言える。従って、初期の学習で得られた疑似組成式、すなわち、教師ラベルＬとして、Ｌ＝［０／Ｔ］＝［０］が付与された疑似組成式は、最も合成可能性が低いことを表すのである。一方、Ｔ回目の学習で得られた疑似組成式、すなわち、教師ラベルＬとして、Ｌ＝［Ｔ／Ｔ］＝［１］が付与された疑似組成式は最も合成可能性が高いことを表すのである。
【００８５】
上述した教師ラベルＬの振り方は、合成可能性と学習段階を示す数値ｔとの関係が線形であると仮定している。但し、これは一例であり、本実施の形態においては、合成可能性と数値ｔとの関係は線形でなく、非線形であってもよい。例えば、ｔ回目の学習で得られた疑似組成式の合成可能性Ｚとすると、例えば、Ｚ＝ｓｉｇｍｏｉｄ（ｔ）により合成可能性は決定されてもよい。ここで、ｓｉｇｍｏｉｄ（ｔ）は、シグモイド関数を表す。この場合、教師ラベル付与部１０５は、合成可能性Ｚを疑似組成式に対する教師ラベルＬとして付与すればよい。
【００８６】
本実の施形態では、推定モデル学習部１０６は、正例負例の二値判別ではなく、回帰問題として合成可能性を推定する。加えて、教師ラベルＬはニューラルネットワークＮＮ１の学習段階を示す数値ｔに基づいて付与される。生成問題を解くニューラルネットワークＮＮ１は、学習を繰り返すことによって、識別部８０３を構成するニューラルネットワークＮＮ２が本物の組成式と見分けがつかないような疑似組成式を生成していく。すなわち、生成部８０２が生成する疑似組成式は、合成可能性が段階的に高まっていく。
【００８７】
さらに、本実施の形態においては、学習過程において、同一の疑似組成式が複数生成された場合、当該疑似組成式に対して最後に生成されたときの教師ラベルＬが付与される。例えば、学習過程の初期段階で合成可能性が高い疑似組成式が生成されたとする。この疑似組成式は、合成可能性が高いため、学習の中期〜後期、終了間際においても高確率で生成部８０２により生成される。加えて、乱数の発生数を多くすればするほど、この疑似組成式の生成部８０２による発生確率は高まる。以上のことから、疑似組成式に対して最大の教師ラベルＬを付与することで、学習過程における合成可能性を示す教師ラベルの振り間違いによる学習効率の低下を抑制することができる。
【００８８】
さらに、本実施の形態においては、推定モデル学習部１０６は、推定モデルの学習に生成部８０２にて生成された疑似組成式を利用している。生成部８０２は設定された乱数の発生数だけ疑似組成式を生成する。そのため、推定モデルの学習に必要なデータを大量に準備することできる。加えて、生成部８０２にて生成される疑似組成式は、既知組成式リスト１０１に含まれていない、すなわち、既知ＤＢに存在しない疑似組成式を多数含んでいる。これらにより、推定モデル学習部１０６は、推定モデルの過学習を抑制することができる。
【００８９】
推定モデル保持部１０７は、推定モデル学習部１０６が生成した推定モデルを保持する。推定モデル保持部１０７により保持される情報としては、推定モデルを構成するニューラルネットワークの層の数及び各層に配置されたユニットの数を表す構成情報と、各ユニットでの荷重和計算に用いられる荷重値を表す荷重Ｗとが含まれる。
【００９０】
活用過程では、入力部１０３には合成可能性の評価対象となる組成式がユーザにより入力される。記述子算出部１０８は、入力部１０３に入力された組成式を特徴量及び記述子に変換し、合成可能性算出部１０９に入力する。ここで、記述子算出部１０８は、組成式の結晶構造を表すパラメータを算出するための所定の数式に評価対象となる組成式を入力することで記述子を算出すればよい。また、記述子算出部１０８は、評価対象となる組成式について、図３で示す一次元のベクトル３０３を算出することで、当該組成式の特徴量を算出ればよい。
【００９１】
合成可能性算出部１０９は、推定モデル保持部１０７に保持されている構成情報と荷重Ｗとで表される推定モデルを読み出す。そして、合成可能性算出部１０９は、推定モデルに対して、記述子算出部１０８により算出された特徴量及び記述子を入力データＸとして入力する。そして、合成可能性算出部１０９は、入力データＸが入力ユニットに与えられたときの推定モデルを構成する各ユニットでの荷重和を算出し、合成可能性を表す出力データＹを出力する。
【００９２】
表示部１１０は、例えば、液晶表示ディスプレイ等の表示装置及びプロセッサで構成され、合成可能性算出部１０９によって算出された合成可能性を示す画像を生成して表示する。
【００９３】
図１０は、図１に示す材料情報出力システムの学習過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【００９４】
Ｓ１０１では、生成モデル学習部１０２は、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式を読み込む。Ｓ１０２では、生成モデル学習部１０２は、乱数発生部８０１で生成された乱数とＳ１０１で読み込んだ既知組成式の特性値とのペアを生成部８０２のニューラルネットワークＮＮ１に入力し、疑似組成式を得る。例えば、乱数の発生数が１０００であるとすると、１０００個のペアがニューラルネットワークＮＮ１に入力されて１０００個の疑似組成式が生成される。
【００９５】
Ｓ１０３では、生成モデル学習部１０２の生成部８０２は、ニューラルネットワークＮＮ１によって生成された疑似組成式を学習段階を示す数値ｔと対応付けて疑似組成式保持部１０４に保持させる。例えば、上記の１０００個の例では、１回の学習につき１０００個の疑似組成式が生成されるので、１つの数値ｔに対して１０００個の疑似組成式が対応付けて保持される。
【００９６】
Ｓ１０４では、生成モデル学習部１０２の識別部８０３は、疑似組成式と既知組成式とをニューラルネットワークＮＮ２に入力する。例えば、識別部８０３は、ｔ回目の学習において生成部８０２で生成された１０００個の疑似組成式と、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式とを交互にニューラルネットワークＮＮ２に入力すればよい。
【００９７】
その後、Ｓ１０５からＳ１０７の処理が並列で実施される。
【００９８】
Ｓ１０５では、識別部８０３は、ニューラルネットワークＮＮ２に入力された既知組成式の特性値を推定し、実際の特性値との誤差を計算する。実際の特性値とは、特性値が推定された既知組成式に対応する既知組成式リスト１０１が保持する特性値のことを指す。
【００９９】
Ｓ１０６では、識別部８０３は、ニューラルネットワークＮＮ２に入力された既知組成式と疑似組成式とのそれぞれについて二値判別を実施し、正答率を算出する。
【０１００】
Ｓ１０７では、識別部８０３は、ニューラルネットワークＮＮ２に入力された疑似組成式の特性値を推定し、推定した特性値と、Ｓ１０２において乱数とペアで入力された特性値との誤差を算出する。ここで、乱数とペアで入力された特性値とは、特性値が推定された疑似組成式を生成する際に生成部８０２に入力された既知組成式の特性値のことを指す。
【０１０１】
Ｓ１０８では、識別部８０３は、Ｓ１０５で算出された誤差が小さくなり、且つ、Ｓ１０６で算出された正答率が高くなるように、ニューラルネットワークＮＮ２の荷重Ｗを更新する。
【０１０２】
Ｓ１０９では、生成部８０２は、Ｓ１０６で算出された正答率が低くなり、且つ、Ｓ１０７で算出された誤差が小さくなるように、ニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを更新する。ここで、識別部８０３は、疑似組成式の二値判別結果は生成部８０２に出力するが、既知組成式の二値判別結果は生成部８０２に出力しない。したがって、生成部８０２には、識別部８０３の疑似組成式に対する二値判別結果を示す出力データＹ［本物、偽物］が入力される。
【０１０３】
生成部８０２が生成した疑似組成式に対して、識別部８０３が本物と判別した場合、すなわち、識別部８０３が誤判別をした場合、生成部８０２は、より本物に近い疑似組成式を生成できていると言える。したがって、疑似組成式に対する出力データＹ［本物、偽物］と正解ラベル［１，０］との距離Ｄが小さいほど、生成部８０２は、より本物に近い疑似組成式を生成できていると言える。そこで、生成部８０２は、距離Ｄが小さくなるようにニューラルネットワークＮＮ１の荷重Ｗを調整することで、Ｓ１０６で算出された正答率を低くしている。
【０１０４】
Ｓ１１０では、生成モデル学習部１０２は、ニューラルネットワークＮＮ１，ＮＮ２の学習回数が総学習回数Ｔに到達すると、処理をＳ１１１に遷移させ、総学習回数Ｔに到達していなければ、処理をＳ１０２に遷移させる。
【０１０５】
Ｓ１１１では、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式保持部１０４に保持されている疑似組成式に対して、教師ラベルＬを付与する。
【０１０６】
Ｓ１１２では、推定モデル学習部１０６は、疑似組成式から教師ラベルＬの値を推定する回帰問題を解くニューラルネットワークを学習する。Ｓ１１３では、推定モデル学習部１０６は、Ｓ１１２で学習されたニューラルネットワークを推定モデルとして推定モデル保持部１０７に保持させる。以上により学習過程が終了される。
【０１０７】
図１１は、図１に示す材料情報出力システムの活用過程における処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ２０１では、入力部１０３は、合成可能性の評価対象となる組成式が入力される。Ｓ２０２では、合成可能性算出部１０９は、推定モデルを推定モデル保持部１０７から読み込む。Ｓ２０３では、記述子算出部１０８は、Ｓ２０１にて入力された組成式の特徴量及び記述子を算出する。
【０１０８】
Ｓ２０４では、合成可能性算出部１０９は、Ｓ２０３で算出された特徴量及び記述子を推定モデルに入力し、合成可能性を算出する。Ｓ２０５では、表示部１１０は、算出された合成可能性を示す画像を表示する。以上により活用過程が終了される。
【０１０９】
図１２は、合成可能性をユーザに提示するための画像Ｇ１の一例を示す図である。画像Ｇ１には、ユーザが入力した組成式に対する合成可能性の数値が表示されている。これにより、ユーザは、評価対象となる組成式の合成可能性を容易に認識できる。
【０１１０】
以上説明したように、実施の形態１に係る材料情報出力システムによれば、疑似組成式に対して適切な合成可能性を示す教師ラベルＬを付与することができるので、教師ラベルＬの振り間違いを抑制することができる。そして、適切な教師ラベルＬが付与された疑似組成式を用いて学習された推定モデルを用いて合成可能性が算出されているため、合成可能性の適切な値を材料研究者に提示することができる。その結果、実際には合成可能な未知の組成式が合成不可能と判断されることを防止できる。
【０１１１】
また、本実施の形態における材料情報出力装置は、推定モデルの構築に既知組成式リスト１０１を明示的に利用していない。すなわち、教師ラベルＬの付与されていない、未知の組成式を含む疑似組成式が入力として与えられ、合成可能性を推定する推定モデルが学習される。従って、推定モデルを学習する際には、既知組成式リスト１０１を保持しておく必要はない。これにより、既知組成式リスト１０１を保持する企業は、企業内の実験データ等の秘匿情報として既知組成式リスト１０１を社内に残しつつ、推定モデルの学習を行う材料情報出力装置１００は外部のサービス提供企業のコンピュータで構築できるようになる。すなわち、既知組成式リスト１０１を保持する企業は、既知組成式リスト１０１を提供することなくサービス提供企業に対して材料情報出力装置１００を用いた材料情報に関するサービスを実施させることができる。
【０１１２】
この態様を実現するには、図１において、材料情報出力装置１００に含まれていない残りのブロックを材料情報出力装置１００とは別の第１コンピュータで構成すればよい。そして、材料情報出力装置１００とこの第１コンピュータとをインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続すればよい。或いは、図１において入力部１０３及び表示部１１０を更に別の第２コンピュータで構成してもよい。この場合、第２コンピュータはサービス提供企業からサービスが提供されるユーザが保持するコンピュータである。これにより、サービス提供企業は、既知組成式リスト１０１を保持する企業以外のユーザに対してサービスを提供することができる。
【０１１３】
（実施の形態１の変形例１）
図１３は、実施の形態１の変形例に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。この変形例では、教師ラベル付与部１０５は、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式を読み込む。教師ラベル付与部１０５は、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式に対して合成可能性の最大値である「１」を教師ラベルＬとして付与する。一方、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式に対しては、合成可能性の上限値を「１−ε」に設定して教師ラベルＬを付与する。
【０１１４】
これにより、推定モデル学習部１０６は、教師ラベルＬが付与された疑似組成式のみならず、教師ラベルＬが付与された既知組成式も学習データとして利用して推定モデルの学習を行うことができる。なお、εの値としては、例えばε＝０．００１などの値が設定されるが、これは一例であり、適宜変更可能である。具体的には、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式に対して算出した教師ラベルＬに１−εを乗じることで教師ラベルＬを補正すればよい。
【０１１５】
これにより、確実に合成可能である既知組成式を考慮に入れて、推定モデルを学習させることができ、推定モデルの推定精度の向上を図ることができる。
【０１１６】
（実施の形態１の変形例２）
教師ラベル付与部１０５は、学習過程の初期に生成された疑似組成式、すなわち、学習段階を示す数値ｔが０の疑似組成式と、学習終了時に生成された疑似組成式、すなわち、学習段階を示す数値ｔがＴの疑似組成式とにのみ教師ラベルＬを付与し、これらの疑似組成式のみを疑似組成式保持部１０４に保持させてもよい。これにより、疑似組成式保持部１０４のメモリの空き容量を確保できる。
【０１１７】
（実施の形態２）
実施の形態２に係る材料情報出力システムは、合成可能性を推定したい材料の種類を考慮に入れて、推定モデルを生成するものである。図１４は、本開示の実施の形態２に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。なお、実施の形態２において、実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。
【０１１８】
図１４において図１との相違点は、組み合わせ算出部１３０１と組み合わせ保持部１３０２とが新たに追加されている点にある。組み合わせ算出部１３０１は、入力部１０３で入力された評価対象となる材料の種類情報が示す種類と同じ種類の既知組成式を第１既知組成式として既知組成式リスト１０１から抽出する。そして、組み合わせ算出部１３０１は、後述する投票処理を実行し、得られた投票結果を組み合わせ保持部１３０２に記憶させる。
【０１１９】
組み合わせ保持部１３０２は、例えば、半導体メモリで構成され、組み合わせ算出部１３０１が生成した投票結果を保持する。
【０１２０】
教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式保持部１０４が保持する疑似組成式と、組み合わせ保持部１３０２が保持する投票結果とを照らし合わせ、疑似組成式保持部１０４が保持する疑似組成式の中から第１疑似組成式を抽出する。そして、教師ラベル付与部１０５は、第１疑似組成式のそれぞれに対して実施の形態１と同一の手法を用いて教師ラベルを付与する。
【０１２１】
図１５は、図１４に示す材料情報出力システムの学習過程における処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１５のフローにおいて図１０と同一の処理には同一のステップ番号を付している。
【０１２２】
Ｓ３０１では、組み合わせ算出部１３０１は、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式と、ユーザが入力した評価対象の材料の種類を示す種類情報とを取得する。ここで、種類情報とは、例えば、リチウムイオン電池及びマグネシウム二次電池等の材料を分類する情報である。なお、種類情報は、固体電池、太陽電池、及び熱電材料等の情報が採用されてもよい。
【０１２３】
以降、実施の形態１で説明したＳ１０２からＳ１１０までの処理とＳ３０２との処理とが並列に実行される。Ｓ３０２では、組み合わせ算出部１３０１は、投票処理を実行する。図１６は、投票処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１２４】
Ｓ１６０１では、組み合わせ算出部１３０１は、既知組成式リスト１０１からＳ３０１で取得された種類情報が示す種類と同一種類の既知組成式を第１既知組成式として抽出する。
【０１２５】
図１８は、実施の形態２に係る既知組成式リスト１０１のデータ構成の一例を示す図である。図１８においては、図２に対して更に「種類」が設けられている。「種類」は、「リチウムイオン電池、マグネシウム電池といった各組成式が示す材料の種類情報である。例えば、入力された種類情報がリチウムイオン電池であれば、「種類」がリチウムイオン電池である既知組成式が第１既知組成式として抽出される。
【０１２６】
図１６に参照を戻す。Ｓ１６０２では、組み合わせ算出部１３０１は、第１既知組成式のそれぞれについて元素の族の組み合わせを特定する。
【０１２７】
元素の族とは、元素の周期表の縦１列に相当するクラスタのことを指すが、本実施の形態では、元素の族は、図１７に示すように周期表を７つのクラスタに分類することで構成される。図１７は、元素の族を説明する図である。図１７に示すように、本実施の形態では、元素の族は、アルカリ金属１４０１と、アルカリ土類金属１４０２と、ハロゲン１４０３と、希ガス１４０４と、遷移元素１４０５と、その他の金属元素１４０６と、その他の非金属元素１４０７とで構成される。
【０１２８】
元素の族の組み合わせとは、二元系であれば、図１６に示す７つの元素の族のうちの任意の２つの元素の族の組み合わせが該当し、三元系であれば、図１６に示す７つの元素の族のうちの任意の３つの元素の族の組み合わせが該当する。したがって、二元系であれば、元素の族の組み合わせは７Ｃ２＝２１通り存在し、三元系であれば、元素の族の組み合わせは７Ｃ３＝７０通り存在する。
【０１２９】
例えば、Ａｌ２Ｏ３とＭｇＯとは共に、元素の族の組み合わせが「その他の金属元素１４０６」と「その他の非金属元素１４０７」とであるため、元素の族の組み合わせは同一となる。一方、ＭｇＣｌ２は、元素の族の組み合わせが「その他の金属元素１４０６」と「ハロゲン１４０３」とであるため、Ａｌ２Ｏ３とは元素の族の組み合わせが異なるものとなる。
【０１３０】
図１６に参照を戻す。Ｓ１６０３では、組み合わせ算出部１３０１は、周期表から得られる予め定められた元素の族の組み合わせに対して、第１既知組成式の元素の族の組み合わせを投票する。
【０１３１】
例えば、第１既知組成式にＡｌ２Ｏ３が含まれているとすると、「その他の金属元素１４０６」と「その他の非金属元素１４０７」との元素の組み合わせに対して１票が投じられる。第１既知組成式にＭｇＣｌ２が含まれているとすると、「その他の金属元素１４０６」と「ハロゲン１４０３」との元素の組み合わせに対して１票が投じられる。なお、周期表から得られる予め定められた元素の族の組み合わせとは、二元系であれば上述の２１通りの元素の族の組み合わせが該当し、三元系であれば上述の７０通りの元素の族の組み合わせが該当する。したがって、投票結果は、例えば、「その他の金属元素１４０６」と「ハロゲン１４０３」との元素の族の組み合わせについてａ票、「その他の金属元素１４０６」と「その他の非金属元素１４０７」との元素の族の組み合わせについてｂ票というように、予め定められた元素の族の組み合わせと、それぞれの元素の族の組み合わせに対する投票数とが対応付けられたデータ構成を持つことになる。
【０１３２】
Ｓ１６０４では、組み合わせ算出部１３０１は、投票結果を組み合わせ保持部１３０２に保持させる。以上により投票処理が終了される。
【０１３３】
図１５に参照を戻す。Ｓ３０３では、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式保持部１０４に保持されている疑似組成式のうち、元素の族の組み合わせが、組み合わせ保持部１３０２に保持されている投票結果が０でない元素の族の組み合わせを持つ疑似組成式を第１疑似組成式として抽出する。そして、教師ラベル付与部１０５は、第１疑似組成式に対して実施の形態１と同じ手法を用いて教師ラベルＬを付与する。
【０１３４】
以後、Ｓ１１２、Ｓ１１３の処理が実施され、Ｓ３０３で教師ラベルＬが付与された疑似組成式を用いて推定モデルが生成される。
【０１３５】
元素の族が異なると、元素の持つ特徴が大きく変化する。加えて、機械学習において、評価対象の材料に関連するデータのデータ数の比率が他の材料と比べて少ない場合、評価対象の材料の合成可能性の推定精度が低下する。そこで、本実施の形態では、評価対象の材料と種類が同じである第１既知組成式が抽出され、第１既知組成式と元素の族の組み合わせが同じである第１疑似組成式を用いて推定モデルが生成されている。そのため、本実施の形態では、評価対象の材料（組成式）の合成可能性の推定精度を向上させることができる。
【０１３６】
一方で、生成モデル学習部１０２における生成部８０２の学習においては、様々な種類のデータを利用した方が、これまでの経験では思いもつかない疑似組成式を生成する可能性が高まるため、データを限定すべきではない。そこで、本実施の形態では、実施の形態１と同様、生成モデル学習部１０２は既知組成式リスト１０１に含まれる全ての既知組成式を利用して生成モデルを生成する。
【０１３７】
以上説明したように、実施の形態２に係る材料情報出力システムによれば、評価対象の材料の種類をユーザに選択できるようにすることによって、評価対象の材料（組成式）の合成可能性の推定精度を向上させることができる。
【０１３８】
（実施の形態３）
実施の形態３に係る材料情報出力システムは、疑似組成式の形成エネルギーを推定し、推定結果に応じて疑似組成式に付与された教師ラベルＬを補正するものである。
【０１３９】
形成エネルギーとは、物質が安定に存在しうるかに関わる特性値である。形成エネルギーが低すぎる場合は、物質の安定性が低下する。一方、形成エネルギーが高すぎる場合も物質の安定性は低下する。そのため、適度な形成エネルギーを持つことで、物質は安定に存在することができる。物質が安定に存在しうるということは、合成の容易さを意味する。そのため、本実施の形態においては、疑似組成式の形成エネルギーを推定し、推定結果を用いて教師ラベルＬを補正する。
【０１４０】
図１９は、本開示の実施の形態３に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態において、実施の形態１、２と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１４１】
図１９において、図１との相違点は、エネルギー推定モデル学習部１６０１と、エネルギー推定モデル保持部１６０２とが新たに追加されている点にある。本実の施形態においては、既知組成式リスト１０１に含まれる既知組成式の特性値には、形成エネルギーが含まれているものとする。すなわち、本実施の形態では、既知組成式の形成エネルギーがメモリに事前に記憶されている。
【０１４２】
エネルギー推定モデル学習部１６０１は、既知組成式リスト１０１から各既知組成式について、特徴量及び記述子と形成エネルギーとのペアの情報を読み込み、形成エネルギーを推定するためのニューラルネットワークの荷重Ｗを調整することでエネルギー推定モデルを生成する。
【０１４３】
このとき、形成エネルギーは実数値となるため、このニューラルネットワークは回帰問題を解くこととなる。すなわち、エネルギー推定モデルは、特徴量及び記述子を入力データＸとし、形成エネルギーを出力データＹとするニューラルネットワークである。
【０１４４】
そして、エネルギー推定モデル学習部１６０１は、学習の結果得られたエネルギー推定モデルに、既知組成式リスト１０１に含まれる各既知組成式の特徴量及び記述子を入力することで、各既知組成式に対する形成エネルギーを得る。そして、エネルギー推定モデル学習部１６０１は、得られた各既知組成式の形成エネルギーの平均と分散とを算出する。ここでは、既知エネルギーの平均と分散との算出にはエネルギー推定モデルが推定した形成エネルギーが用いられたが、既知組成式リスト１０１に記憶されている形成エネルギーが用いられてもよい。
【０１４５】
荷重Ｗの調整が完了したニューラルネットワークは、エネルギー推定モデルとしてエネルギー推定モデル保持部１６０２に保持される。エネルギー推定モデル保持部１６０２に保持される情報には、推定モデル保持部１０７と同様、エネルギー推定モデルを構成するニューラルネットワークが有する層の数及び各層に配置されるユニット数を表す構成情報と、各ユニットでの荷重和計算に用いられる荷重値を表す荷重Ｗとが含まれる。加えて、エネルギー推定モデル学習部１６０１によって算出された既知組成式の形成エネルギーの平均及び分散もエネルギー推定モデル保持部１６０２に保持される。
【０１４６】
教師ラベル付与部１０５は、実施の形態１の手法を用いて疑似組成式に教師ラベルＬを付与すると共に、エネルギー推定モデルにより推定された疑似組成式の形成エネルギーを用いて教師ラベルＬを補正する。
【０１４７】
具体的には、まず、教師ラベル付与部１０５は、実施の形態１の方法で疑似組成式保持部１０４に保持された各疑似組成式に教師ラベルＬを付与する。次に、教師ラベル付与部１０５は、エネルギー推定モデル保持部１６０２からエネルギー形成モデルを取得する。次に、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式保持部１０４に保持された各疑似組成式の特徴量及び記述子をエネルギー形成モデルに入力することで、各疑似組成式の形成エネルギーを得る。次に、教師ラベル付与部１０５は、エネルギー推定モデル保持部１６０２に保持されている既知組成式の形成エネルギーの平均及び分散を読み込む。次に、教師ラベル付与部１０５は、読み込んだ平均及び分散と、各疑似組成式の形成エネルギーとを用いて、各疑似組成式のマハラノビス距離Ｍを求める。
【０１４８】
次に、教師ラベル付与部１０５は、疑似組成式に付与されている教師ラベルＬに対してＬ’＝ｅｘｐ（−Ｍ）×Ｌの演算を行い、教師ラベルＬを補正する。Ｌ’は補正後の教師ラベルを表す。これは、学習回数に基づいて得られた教師ラベルＬに形成エネルギーに応じた重み付けを行ったことを意味する。これにより、教師ラベルＬは、マハラノビス距離Ｍが増大するにつれて値が小さくなるように補正されるのである。
【０１４９】
上述したように、形成エネルギーが値が高すぎる又は低すぎると、物質は安定しない。そのため、既知組成式の形成エネルギーに対してかけ離れた形成エネルギーを持つ疑似組成式は合成可能性が低いと言える。そこで、本実施の形態では、既知組成式の形成エネルギーの集団に対して疑似組成式の形成エネルギーがどの程度離れているかを示すマハラノビス距離Ｍを用いて教師ラベルＬを補正する。これにより、本実施の形態では、既知組成式に対して物理学の知見を踏まえた教師ラベルＬ’を付与することができる。その結果、本実施の形態は、合成可能性が高精度に推定できる推定モデルを生成することができる。
【０１５０】
なお、本実施の形態では距離としてマハラノビス距離Ｍが採用されたがこれは一例であり、既知組成式の形成エネルギーの平均に対するユークリッド距離等、既知組成式の形成エネルギーの集団に対する距離が測定可能な距離であればどのような距離が採用されてもよい。
【０１５１】
（実施の形態４）
実施の形態４に係る材料情報出力システムは、特性値の範囲をユーザが入力すると、その範囲内の特性値を持つ疑似組成式を合成可能性と合わせてユーザに提示するものである。
【０１５２】
図２０は、本開示の実施の形態４に係る材料情報出力システムの構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態において実施の形態１〜３と同一の構成要素には同一の符号を付し説明を省略する。
【０１５３】
図２０において、図１との相違点は、更に、特性値推定モデル保持部１７０１と、生成モデル保持部１７０２と、特性値算出部１７０３とが材料情報出力装置１００に設けられている点にある。
【０１５４】
実施の形態１で示したように、生成モデル学習部１０２の学習では、生成部８０２と識別部８０３とによる敵対的学習アルゴリズムが用いられている。学習の結果得られた生成部８０２のニューラルネットワークＮＮ１は、特性値と乱数の発生数とが設定されると、設定された特性値を持つことが推定される疑似組成式を、設定した乱数の発生数だけ生成できる。また、識別部８０３のニューラルネットワークＮＮ２は、疑似組成式の特徴量及び記述子が入力されると、その疑似組成式の特性値の推定結果を出力できる。
【０１５５】
そこで、本実施の形態では、学習済みのニューラルネットワークＮＮ１と学習済みのニューラルネットワークＮＮ２とを活用過程で利用する。
【０１５６】
すなわち、特性値推定モデル保持部１７０１は、学習済みのニューラルネットワークＮＮ２を特性値推定モデルとして保持する。生成モデル保持部１７０２は、学習済みのニューラルネットワークＮＮ１を生成モデルとして保持する。
【０１５７】
活用過程において、入力部１０３は、組成式ではなく、特性値の範囲がユーザにより入力される。特性値は、例えば、電池の充放電率又は容量等である。或いは、特性値は、ヤング率又はイオン化ポテンシャル等であってもよい。ユーザである材料開発者は、所望の特性値の範囲を満足する組成式を探索したい場合ある。そこで、本実施の形態では、ユーザに入力部１０３を用いて特性値の範囲を入力させる。加えて、ユーザに入力部１０３を用いて生成したい疑似組成式の生成数Ｎを入力させる。ここで生成数Ｎは、表示部１１０での視認が容易な数であり、例えば１０や１００である。
【０１５８】
記述子算出部１０８は、生成モデル保持部１７０２から生成モデルを取得し、その生成モデルに対して特性値を入力し、特徴量及び記述子を算出する。
【０１５９】
具体的には、記述子算出部１０８は、ユーザが入力した特性値の範囲内の特性値と乱数とのペアからなる入力データＸ＝［乱数、特性値］をＮ個生成する。ここで、Ｎ個の入力データＸは、Ｘ１＝［乱数Ａ１、特性値Ｂ１］、Ｘ２＝［乱数Ａ２、特性値Ｂ２］、・・・、ＸＮ＝［乱数ＡＮ、特性値ＢＮ］と表される。
【０１６０】
そして、記述子算出部１０８は、生成モデルにＮ個の入力データＸを順次入力し、特徴量及び記述子を表すＮ個の出力データＹ、すなわち、Ｎ個の疑似組成式を得る。ここで、記述子算出部１０８は、ユーザが入力部１０３に入力した特性値の範囲内からランダムにＮ個の値をサンプリングすることでＮ個の特性値を生成すればよい。
【０１６１】
特性値算出部１７０３は、特性値推定モデル保持部１７０１に保持されている特性値推定モデルを取得する。そして、特性値算出部１７０３は、記述子算出部１０８で得られたＮ個の特徴量及び記述子を入力データＸとして特性値推定モデルに入力し、Ｎ個の疑似組成式に対する特性値の推定結果を表すＮ個の出力データＹを算出する。
【０１６２】
合成可能性算出部１０９は、推定モデル保持部１０７から推定モデルを取得し、記述子算出部１０８が算出したＮ個の特徴量及び記述子を推定モデルに入力し、Ｎ個の疑似組成式に対する合成可能性を算出する。
【０１６３】
表示部１１０は、合成可能性を示す第１軸と、特性値を示す第２軸とを備えるグラフ上に、Ｎ個の疑似組成式についての合成可能性と特性値とがプロットされた散布図を生成して表示する。
【０１６４】
図２１は、表示部１１０が表示する散布図Ｇ２の一例を示す図である。散布図Ｇ２は、縦軸を特性値、横軸を合成可能性とする２軸のグラフ１８０１を備える。グラフ１８０１の下には、ユーザが入力部１０３を用いて入力した特性値の範囲と、疑似組成式の生成数とが表示されている。ここでは、特性値として５０〜５００、生成数として６が入力されている。
【０１６５】
グラフ１８０１には、生成された６個の疑似組成式を示す６個の点ＰＰ１がプロットされている。また、各点ＰＰ１の近傍には、特徴量及び記述子から算出される組成式が表示されている。実施の形態１でも示したように、特徴量及び記述子から組成式への変換は容易である。この表示によって、材料開発者は、狙いとする特性値の範囲内でどのような組成式が生成可能であるかを容易に認識できる。
【０１６６】
図２２は、本実施の形態４に係る材料情報出力システムの活用過程における処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６７】
Ｓ４０１では、入力部１０３は、ユーザにより、特性値の範囲と生成したい疑似組成式の生成数Ｎとが入力される。Ｓ４０２では、記述子算出部１０８は、入力された特性値の範囲から特性値と乱数とのペアからなるＮ個の入力データＸを生成する。Ｓ４０３では、記述子算出部１０８は、生成モデル保持部１７０２から生成モデルを取得し、生成モデルにＮ個の入力データＸ＝［乱数、特性値］を入力し、Ｎ個の疑似組成式を生成する。
【０１６８】
Ｓ４０４では、特性値算出部１７０３は、特性値推定モデル保持部１７０１から特性値推定モデルを取得し、Ｎ個の疑似組成式を特性値推定モデルに入力し、Ｎ個の特性値を算出する。
【０１６９】
Ｓ４０４と同時に、Ｓ４０５では、合成可能性算出部１０９は、推定モデル保持部１０７から推定モデルを取得し、推定モデルにＮ個の疑似組成式を入力し、Ｎ個の疑似組成式のそれぞれに対する合成可能性を算出する。
【０１７０】
Ｓ４０６では、表示部１１０はＳ４０３で算出された疑似組成式の特徴量及び記述子から対応する組成式を算出し、Ｎ個の疑似組成式をグラフ１８０１にプロットすると共に、プロットした各点ＰＰ１の近傍に対応する組成式がグラフ１８０１上に表示された散布図Ｇ２を生成して表示する。
【０１７１】
以上説明したように、実施の形態４に係る材料情報出力システムによれば、ユーザが狙いとする特性値の範囲を入力すると、その範囲内の特性値を持つ疑似組成式が生成され、その疑似組成式がグラフ１８０１上にプロットされた散布図Ｇ２が生成される。そのため、本実施の形態は、材料開発者の解析を補助するための有用な判断材料を提示できる。
【０１７２】
なお、実施の形態４では、グラフ１８０１は２軸で構成されているがこれは一例であり、特性値及び合成可能性以外に表示したいパラメータがあれば、３軸以上のグラフで構成されてもよい。
【０１７３】
（ハードウェア構成）
材料情報出力システムは、コンピュータを利用して実現される。図２３は、材料情報出力システムを実現するためのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。材料情報出力システムは、コンピュータ２０００と、コンピュータ２０００に指示を与えるためのキーボード２０１１及びマウス２０１２と、コンピュータ２０００の演算結果等の情報を提示するためのディスプレイ２０１０と、コンピュータ２０００で実行されるプログラムを読み取るためのＯＤＤ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２００８とを含む。
【０１７４】
材料情報出力システムが実行するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な光記憶媒体２００９に記憶され、ＯＤＤ２００８で読み取られる。または、コンピュータネットワークを通じてＮＩＣ２００６で読み取られる。
【０１７５】
コンピュータ２０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２００１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２００４と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２００３と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２００５と、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２００６と、バス２００７とを含む。
【０１７６】
更に、コンピュータ２０００は、高速演算を行うためのＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２００２を含んでも良い。
【０１７７】
ＣＰＵ２００１とＧＰＵ２００２とは、ＯＤＤ２００８またはＮＩＣ２００６を介して読み取られたプログラムを実行する。ＲＯＭ２００４は、コンピュータ２０００の動作に必要なプログラム及びデータを記憶する。ＲＡＭ２００３は、プログラム実行時のパラメータなどのデータを記憶する。ＨＤＤ２００５は、プログラム及びデータなどを記憶する。ＮＩＣ２００６は、コンピュータネットワークを介して他のコンピュータとの通信を行う。バス２００７は、ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００４、ＲＡＭ２００３、ＨＤＤ２００５、ＮＩＣ２００６、ディスプレイ２０１０、キーボード２０１１、マウス２０１２及びＯＤＤ２００８を相互に接続する。
【０１７８】
尚、コンピュータ２０００に接続されているキーボード２１１１、マウス２０１２、及びＯＤＤ２００８は、例えばディスプレイ２０１０がタッチパネルになっている場合又はＮＩＣ２００６を利用する場合には、取り外しても良い。
【０１７９】
図２３に示すコンピュータ２０００は、図１に示す材料情報出力装置１００と上述した第１コンピュータと、第２コンピュータとのそれぞれを構成してもよい。
【０１８０】
更に、上記の各装置を構成する材料情報出力システムの構成要素の一部または全ては、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に蓄積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１８１】
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全ては、各装置に着脱可能なＩＣカードまたは単体モジュールから構成されてもよい。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。
【０１８２】
また、本開示は、上記に示す材料情報出力システムの処理を実行する方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムを含んでも良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号を含んでも良い。
【０１８３】
更に、本開示は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記憶したものを含んでも良い。また、これら非一時的な記憶媒体に記録されている上記デジタル信号を含んでも良い。
【０１８４】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回路、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。
【０１８５】
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記憶媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号は上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。
【０１８６】
図２４は、本開示の材料情報出力システムのハードウェア構成の他の一例を示す図である。図２４の例では、コンピュータ２０００と、コンピュータ２０００とネットワークを介して接続されたデータサーバ２１０１とを備えている。データサーバ２１０１は、データを記憶するメモリを備える。このデータは、上記ネットワーク等を経由してコンピュータ２０００に読み出される。また、データサーバ２１０１から情報を読み出す、コンピュータ２０００は１台である必要はなく、複数であっても良い。その際、各コンピュータ２００が材料情報出力システムの構成要素の一部をそれぞれ実施しても良い。
【０１８７】
図２４のハードウェア構成を採用する場合、推定モデル保持部１０７、疑似組成式保持部１０４、既知組成式リスト１０１をデータサーバ２１０１に設ければよい。また、図２４のハードウェア構成を採用する場合、図１等に示す各ブロックは、データサーバ２１０１及びコンピュータ２０００に分散して実装されてもよい。
【０１８８】
更に、上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしても良い。
【０１８９】
今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０１９０】
本発明によると、未知の組成式に対する適切な合成可能性を提示できるので、新規材料開発の分野にとって有用である。
【符号の説明】
【０１９１】
１００    ：材料情報出力装置
１０１    ：既知組成式リスト
１０２    ：生成モデル学習部
１０３    ：入力部
１０４    ：疑似組成式保持部
１０５    ：教師ラベル付与部
１０６    ：推定モデル学習部
１０７    ：推定モデル保持部
１０８    ：記述子算出部
１０９    ：合成可能性算出部
１１０    ：表示部
８０１    ：乱数発生部
８０２    ：生成部
８０３    ：識別部
１３０１  ：組み合わせ算出部
１３０２  ：組み合わせ保持部
１６０１  ：エネルギー推定モデル学習部
１６０２  ：エネルギー推定モデル保持部
１７０１  ：特性値推定モデル保持部
１７０２  ：生成モデル保持部
１７０３  ：特性値算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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