(57)【要約】  材料の組成式を取得するステップ（Ｓ３０１）と、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップ（Ｓ３０２）と、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップ（Ｓ３０４）と、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップ（Ｓ３０５）とを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、材料記述子生成方法。
2020031671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、
材料記述子生成方法。
【請求項２】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、
複数の母物質を示す複数の式を含む母物質リストを取得するステップと、
前記複数の母物質を示す複数の式のそれぞれと前記組成式との組成差分値を算出するステップと、
算出された複数の組成差分値のうちの最小の組成差分値である最小組成差分値と、前記最小組成差分値を算出する際に用いられた第１母物質を示す第１式とを取得するステップと、前記複数の母物質を示す式は前記第１母物質を示す第１式を含み、
前記最小組成差分値が閾値以下であるか否かを判断するステップと、
前記最小組成差分値が前記閾値より大きいと判断された場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップと、
前記最小組成差分値が前記閾値以下であると判断された場合、前記第１式と前記組成式との差分の式を示す差分組成式を取得するステップと、
前記差分組成式に基づいて、第２式を生成するステップとを含み、
前記１または複数の添加物を示す１または複数の式は前記第２式を含む、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項３】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、
前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、
前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、
前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素記号を前記添加物リストへ追加するステップと、
前記係数が前記閾値より大きいと判断した場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、
前記組成式に含まれる全ての元素記号関して前記添加物リストへ追加または前記母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、
前記母物質元素リストに含まれる前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項４】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを判別するステップは、
複数の母物質を示す式を含む母物質リストを取得するステップと、
前記組成式における複数の元素記号の複数の係数の和が整数であるか否かを判断するステップと、
前記和が整数であると判断した場合、前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、
前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、
前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素を前記添加物リストへ追加するステップと、
前記係数が前記閾値より大きいと判断した場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、
前記組成式に含まれる全ての元素記号に関して前記添加物リストへ追加または前記母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、
前記母物質元素リストに含まれる前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、
導出した前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在するか否かを判断するステップと、
前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在すると判断された場合、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップと、
前記和が整数ではないと判断した場合、又は前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在しないと判断した場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項５】
前記材料が生成される環境を示す環境情報を取得するステップをさらに含み、
前記複数の記述子を算出するステップは、
前記環境情報に対応する記述子を算出するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項６】
前記材料の構造を示す構造情報を取得するステップをさらに含み、
前記複数の記述子を算出するステップは、
前記構造情報に対応する記述子を算出するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項７】
前記複数の記述子を算出するステップは、前記１または複数の添加物を示す１または複数の式に含まれる１つの添加物を示す式の係数を記述子と生成する、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項８】
前記複数の記述子を算出するステップは、前記添加物リストに含まれる前記１または複数の添加物を示す１または複数の式の１または複数の係数のそれぞれを、前記組成式に含まれる全ての係数の和で割った数値を記述子として生成する、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項９】
前記複数の記述子を算出するステップは、第１係数を増加させることにより、第２係数を減少させた場合、前記減少させた量を示す係数を記述子として生成し、
前記１または複数の添加物を示す前記１または複数の式は前記第１係数を有する第１の元素記号と、前記第２係数を有する第２の元素記号を含む、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項１０】
材料の組成式を取得する取得部と、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを判別する判別部と、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出する算出部と、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力する出力部とを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、
材料記述子生成装置。
【請求項１１】
コンピュータに実行させる材料記述子生成プログラムであって、
前記材料記述子生成プログラムは、
材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、材料記述子生成プログラム。
【請求項１２】
材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置における予測モデル構築方法であって、
前記材料の所定の特徴を示す記述子を生成するステップと、
前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、
を含む予測モデル構築方法。
【請求項１３】
前記記述子を生成するステップは、
前記材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される少なくとも１の添加物を示す式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップと、
を含む請求項１２記載の予測モデル構築方法。
【請求項１４】
所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置であって、
前記所定の材料の特徴を示す記述子を生成する生成部と、
前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させる学習部と、
を備える予測モデル構築装置。
【請求項１５】
所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築プログラムであって、
前記所定の材料の特徴を示す記述子を生成するステップと、
前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、
をコンピュータに実行させる予測モデル構築プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルに入力される記述子を生成する材料記述子生成方法、材料記述子生成装置及び材料記述子生成プログラムに関するものである。また、本開示は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築方法、予測モデル構築装置及び予測モデル構築プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、材料特性は、第一原理計算などのシミュレーションシステムによって予測することが可能である。このシミュレーションシステムでは、物理計算を詳細に行うことで材料の特性を予測するが、計算に数時間〜数カ月を要する場合がある。これに対し、近年、材料の基本的な情報を入力とし、特性値を出力として機械学習又は論理モデル式の構築を行うことで、材料の特性値の予測を簡易かつ高速に行う方法が注目されている。【０００３】
例えば、非特許文献１では、材料を構成する元素の既知パラメータから算出される記述子を入力に用いて材料の特性値の一つである形成エネルギーを高精度に導出する技術について開示されている。また、例えば、非特許文献２では、材料を構成する元素の既知パラメータから算出される記述子の算出方法を工夫することで、添加物を含む材料の特性値の予測を実現する技術について開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ａ．Ｓｅｋｏ、Ｈ．Ｈａｙａｓｈｉ、Ｋ．Ｎａｋａｙａｍａ、Ａ．Ｔａｋａｈａｓｈｉ及びＩ．Ｔａｎａｋａ、“Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ  ｆｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ”、Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｂ９５、１４４１１０、２０１７年
【非特許文献２】Ａ．Ｆｕｒｍａｎｃｈｕｋ、Ｊ．Ｅ．Ｓａａｌ、Ｊ．Ｗ．Ｄｏａｋ、Ｇ．Ｂ．Ｏｌｓｏｎ、Ａ．Ｃｈｏｕｄｈａｒｙ及びＡ．Ａｇｒａｗａｌ、“Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｅｅｂｅｃｋ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ  ｗｉｔｈｏｕｔ  Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｆｉｘｅｄ  Ｓｔｏｉｃｈｉｏｍｅｔｒｙ：Ａ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ”、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ３９（４）、２０１８年２月５日、ｐ．１９１−２０２
【非特許文献３】Ｍ．Ｗ．Ｇａｕｌｔｏｉｓ、Ｔ．Ｄ．Ｓｐａｒｋｓ、Ｃ．Ｋ．Ｈ．Ｂｏｒｇ、Ｒ．Ｓｅｓｈａｄｒｉ、Ｗ．Ｄ．Ｂｏｎｉｆｉｃｉｏ及びＤ．Ｒ．Ｃｌａｒｋｅ、“Ｄａｔａ−Ｄｒｉｖｅｎ  Ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  Ｔｈｅｒｍｏｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ：Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ”、Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ｏｆ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ、２０１３年、２５、２９１１−２９２０
【非特許文献４】Ａ．Ｂｅｌｓｋｙ、Ｍ．Ｈｅｌｌｅｎｂｒａｎｄｔ、Ｖ．Ｌ．Ｋａｒｅｎ及びＰ．Ｌｕｋｓｃｈ、“Ｎｅｗ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｉｎｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ＩＣＳＤ）：ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ  ｉｎ  ｓｕｐｐｏｒｔ  ｏｆ  ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  ｄｅｓｉｇｎ”、２００２年、Ａｃｔａ  Ｃｒｙｓｔ．  Ｂ５８、３６４−３６９
【発明の概要】
【０００５】
しかしながら、非特許文献２の技術について、更なる改善が必要とされていた。
【０００６】
本開示は、材料の特性値の予測性能を向上させる技術を提供するものである。
【０００７】
本開示の一態様に係る材料記述子生成方法は、材料の組成式を取得するステップと、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される。
【０００８】
この包括的又は具体的な態様は、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記録媒体を含む。
【０００９】
本開示によれば、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した記述子を予測モデルに入力することで、材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００１０】
本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】材料の特性予測を行う手順を説明するための図
【図２】母物質への添加元素及び添加量の違いによる熱電特性（パワーファクター）の変化の一例を示す図
【図３】非特許文献２において算出される記述子の一例を示す図
【図４】非特許文献２の方法に従って算出された記述子の具体例を示す図
【図５】本開示における材料記述子の一例を示す図
【図６】本開示で提案する記述子の具体例を示す図である。
【図７】本実施の形態１における材料特性値予測装置の構成を示す図
【図８】本実施の形態１の組成式判別処理と従来の組成式判別処理との具体的な違いについて説明するための模式図
【図９】本実施の形態１における材料特性値予測装置の動作について説明するためのフローチャート
【図１０】母物質記述子及び添加物記述子を用いたニューラルネットワークの特性値予測又は機械学習の一例を示す図
【図１１】本実施の形態１における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャート
【図１２】実験環境情報から算出された記述子を含む材料記述子の一例を示す図
【図１３】添加物を示す式に含まれる元素記号の係数を記述子として含む材料記述子の一例を示す図
【図１４】入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する添加物の組成式に含まれる元素記号の割合を示す記述子を含む材料記述子の一例を示す図
【図１５】被添加物の係数を含む材料記述子の一例を示す図
【図１６】添加物を示す式から計算または決定された記述子を配置すべき箇所にゼロ又は平均値が配置された材料記述子の一例を示す図
【図１７】添加物を示す式から計算または決定された記述子を配置すべき箇所に、ゼロ又は平均値が配置された材料記述子の他の例を示す図
【図１８】母物質記述子、添加物記述子及び実験環境記述子を用いたニューラルネットワークの特性値予測又は機械学習の一例を示す図
【図１９】母物質記述子及び添加物記述子を用いたニューラルネットワークの多段階の機械学習の一例を示す図
【図２０】本実施の形態２における材料特性値予測装置の構成を示す図
【図２１】本実施の形態２における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャート
【図２２】本実施の形態３における材料特性値予測装置の構成を示す図
【図２３】本実施の形態３における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャート
【図２４】本実施の形態３における実験の結果を示す図
【図２５】本実施の形態４におけるニューラルネットワーク装置の概念を説明する図
【図２６】本実施の形態４における材料特性値予測装置の構成を示す図
【図２７】本実施の形態４における材料特性値予測装置の学習モードでの動作を説明するためのフローチャート
【図２８】本実施の形態４における図２７のステップS１３０６の学習処理について説明するためのフローチャート
【図２９】本実施の形態４における材料特性値予測装置の予測モードでの動作を説明するためのフローチャート
【図３０】本開示における材料記述子の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（本開示の基礎となった知見）
近年、材料の基本的な情報を入力とし、特性値を出力として機械学習又は論理モデル式の構築を行うことで、材料の特性値予測を簡易かつ高速に行う方法が注目されている。機械学習による材料の特性予測の一般的な手順について、図１を用いて説明する。
【００１３】
図１は、材料の特性予測を行う手順を説明するための図である。まず、材料情報１から材料記述子２が導出される。材料情報１は、例えば、材料の組成式を示す組成式情報、材料の構造を示す構造情報、材料が生成される環境を示す実験環境情報及び各元素の有する既知のパラメータなどを含む。また、材料記述子２は、材料情報１が含む情報を数値で示したものであり、画像で言うところの画素値にあたる。材料記述子２は、例えば、原子量又はイオン半径などの各元素が持つ既知のパラメータを、組成式情報に基づいて組み合わせるなどして導出される。
【００１４】
例えば、非特許文献１では、各元素固有の既知のパラメータの重み付き平均、最大値又は最小値などが導出され、それらの値が記述子として利用されている。ここで、各元素固有の既知のパラメータとは、原子容積、共有結合半径又は密度など、物理計算をせずとも取得可能な、元素ごとに持つ既知の数値群を示す。また、パラメータの重み付き平均は、材料を構成する原子の数に基づいて算出される。例えば、「ＣａＭｎＯ３」の原子半径の重み付き平均は、Ｃａの原子半径である１９７とＭｎの原子半径である１２７とＯの原子半径である６０とに「Ｃａ：Ｍｎ：Ｏ＝１：１：３」の重みを付けて求める。つまり、「ＣａＭｎＯ３」の原子半径の重み付き平均は（１９７＋１２７＋６０＊３）／５＝１００．８である。材料記述子２が材料特性予測モデル３に入力される。材料特性予測モデル３は、材料特性予測を行い、予測特性値４を出力する。
【００１５】
一般に、材料特性予測では、不純物を含まない物質（以下、母物質と呼ぶ）の特性値が予測される。しかしながら、半導体材料では、母物質に添加物が添加されることで、材料の特性値が大幅に変化することがよくある。
【００１６】
発明者は、添加物の種類又は量の変化が小さくとも、それを明確に表現可能な記述子の生成方法を考案することが必要であることに気づいた。以下にその考察過程を述べる。
【００１７】
図２は、母物質ＣａＭｎＯ３への添加物の元素及び添加物の元素の添加量の違いによる熱電特性（パワーファクター）の変化の一例を示す図である。なお、図２では、１０００Ｋの温度条件の下で各材料のパワーファクター（Ｐｏｗｅｒ  Ｆａｃｔｏｒ）が測定されている。図２によると、母物質ＣａＭｎＯ３に添加物として何も加えない場合はパワーファクターの値が０．４３と小さい値であるのに対し、母物質に添加物としてＲｕ又はＹｂを加えることで、パワーファクターの値が向上していることが分かる。また、添加物としてＹｂ０．０５を加える場合はＲｕ０．０４を加える場合と比べ、パワーファクターの値が約１．７倍高くなっていることが分かる。さらに、同じＹｂであっても、Ｙｂ０．１を加える場合は、Ｙｂ０．０５を加える場合に比べ、パワーファクターの値が３分の２程度まで下がることも分かる。このように、材料の特性値は、添加物の元素又は添加物の元素の添加量がわずかに異なれば、大きく変化することがある。そのため、添加物の元素又は添加物の元素の添加量が変化した際に、添加物の元素又は添加物の元素の添加量の差を明確に表すことのできる記述子の生成が必要となる。
【００１８】
非特許文献２の技術を用いて導出された記述子は、母物質及び添加物に関係無く元素情報を平均化してしまうため、添加物の元素の種類又は添加元素の添加量に小さな変化があってもその違いを明確に表現できない。添加物は、元素の種類又は添加元素の添加量が少し異なれば、材料の特性値に大きな影響を与えることがある。そのため、添加物の種類又は添加元素の添加量の変化を明確に表現したデータを用いて、予測モデル、例えば、ニューラルネットワーク装置を学習させることができず、ニューラルネットワーク装置による材料の特性値の予測性能が低下する。そのため、添加物の元素の種類又は添加元素の添加量の変化が小さくとも、それを明確に表現可能な記述子の生成方法について、更なる改善が必要である。以下に非特許文献２について考察した内容の詳細を述べる。まず、非特許文献２において、添加物の情報を含んだ組成式から記述子を導出する方法について、図３及び図４を用いて説明する。非特許文献２では、入力組成式から同比率組成式を導出し、入力組成式と同比率組成式との両方について、各元素の持つ情報の重み付きの平均又は標準偏差を計算し、それらの値を記述子として利用している。
【００１９】
図３は、非特許文献２において算出される記述子の一例を示す図である。図３では、入力組成式から算出された記述子１１と同比率組成式から算出された記述子１２とのそれぞれが、繋げられて１つの数列に変換されている。ここで、同比率組成式とは、例えば「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」という組成式があった場合、母物質及び添加物の分類に関係なく、すべての元素の係数を１にした「ＣａＭｎＲｕＯ」という組成式のことを指す。
【００２０】
図４は、非特許文献２の方法に従って算出された記述子の具体例を示す図である。図２で示した通り、半導体材料においては、母物質の他に添加元素及び添加量が特性に影響を及ぼす。同比率組成式から生成された従来の記述子は、添加元素による変化を表現することができる。図４の例においても、添加元素によって各記述子が変化しており、変化の大きい記述子の場合、数割程度変化していることが分かる。しかしながら、入力組成式から生成された従来の記述子は、添加量の変化を明確に表現することが困難である。図４の例においても、添加元素又は添加量が変化しても各記述子の変化は小さく、変化の大きい記述子の場合でも、全体量の数パーセント程度しか変化しておらず、入力組成式から生成された従来の記述子は、特性値に影響を与える添加元素の添加量の細かな変化が明確には表現できていない。
【００２１】
本開示の一態様に係る材料記述子生成方法は、材料の組成式を取得するステップと、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される。
【００２２】
この構成によれば、材料の組成式から、母物質を示す式と、母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成し、母物質を示す式及び添加物リストに対応する、材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子が算出されるので、１または複数の添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、１または複数の添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を生成することができる。また、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を統合した材料記述子を予測モデルに入力することで、材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００２３】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、複数の母物質を示す複数の式を含む母物質リストを取得するステップと、前記複数の母物質を示す複数の式のそれぞれと前記組成式との組成差分値を算出するステップと、算出された複数の組成差分値のうちの最小の組成差分値である最小組成差分値と、前記最小組成差分値を算出する際に用いられた第１母物質を示す第１式とを取得するステップと、前記複数の母物質を示す式は前記第１母物質を示す第１式を含み、前記最小組成差分値が閾値以下であるか否かを判断するステップと、前記最小組成差分値が前記閾値より大きいと判断された場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップと、前記最小組成差分値が前記閾値以下であると判断された場合、前記第１式と前記組成式との差分の式を示す差分組成式を取得するステップと、前記差分組成式に基づいて、第２式を生成するステップとを含み、前記１または複数の添加物を示す１または複数の式は前記第２式を含んでもよい。
【００２４】
この構成によれば、母物質リストに含まれる複数の母物質を示す複数の式のそれぞれと組成式との組成差分値が算出され、これにより複数の組成差分値が算出される。そして算出された複数の差分組成値のうちの最小の組成差分値である最小組成差分値が閾値以下であるか否かが判断される。このとき、最小組成差分値が閾値より大きい場合、母物質を示す式と組成式との差分である添加物を示す式に含まれる元素の量が、母物質を示す式に含まれる元素の量よりも多いため、母物質を示す式と添加物を示す式とが適切に判別されておらず、組成式が不適切であったと判断することが可能である。したがって、最小組成差分値が閾値より大きいと判断された場合、組成式に不採用ラベルが付与されるので、不適切な組成式が採用されるのを防ぐことができる。また、最小組成差分値が閾値以下である場合、母物質を示す式と組成式との差分組成を示す差分組成式から添加物を示す式を特定することができる。したがって、最小組成差分値が閾値以下であると判断された場合、母物質を示す式と組成式との差分組成を示す差分組成式に基づいて第２式が生成され、最小組成差分値を算出する際に用いられた母物質を示す第１式と、生成された添加物リストとが出力され、そして、前記１または複数の添加物を示す１または複数の式は前記第２式を含むので、母物質を示す第１式と添加物リストとを適切に判別することができる。
【００２５】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素記号を前記添加物リストへ追加するステップと、前記係数が前記閾値より大きいと判断した場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、前記組成式に含まれる全ての元素記号関して前記添加物リストへ追加または前記母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップとを含んでもよい。
【００２６】
この構成によれば、組成式を示す式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とが選択され、選択された係数が閾値より大きいか否かが判断される。係数が閾値以下である場合、選択された１の元素記号は添加物リストへ追加されるので、添加物リストを生成することができる。係数が閾値より大きい場合、選択された１の元素記号は母物質を示す式に含まれると判断することができる。係数が閾値より大きいと判断された場合、係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加する。組成式に含まれる全ての元素記号関して添加物リストへ追加または母物質元素リストへ追加を行い、これにより、母物質元素リストは組み合わせた式を複数の含み、母物質元素リストに含まれる複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式が導出されるので、母物質を示す式を適切に特定することができる。
【００２７】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを判別するステップは、複数の母物質を示す式を含む母物質リストを取得するステップと、前記組成式における複数の元素記号の複数の係数の和が整数であるか否かを判断するステップと、前記和が整数であると判断した場合、前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素を前記添加物リストへ追加するステップと、前記係数が前記閾値より大きいと判断された場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、前記組成式に含まれる全ての元素記号関して前記添加物リストへ追加または母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、前記母物質元素リストに含まれる前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、導出した前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在するか否かを判断するステップと、前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在すると判断された場合、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップと、前記和が整数ではないと判断した場合、又は前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在しないと判断した場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップ含んでもよい。
【００２８】
この構成によれば、組成式における複数の元素記号の複数の係数の和が整数であれば、組成式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とが選択され、選択された係数が閾値より大きいか否かが判断される。係数が閾値以下である場合、選択された１の元素記号は添加物リストへ追加されるので、添加物リストを生成することができる。係数が閾値より大きい場合、選択された１の元素記号は母物質を構成する元素であると判断することができる。係数が閾値より大きいと判断された場合、係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加する。組成式に含まれる全ての元素記号に関して添加物リストへ追加または母物質元素リストへ追加を行い、これにより、母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、母物質元素リストに含まれる複数の元素を統合した母物質が導出されるので、母物質示す式を適切に特定することができる。さらに、導出された母物質を示す式が、母物質リストに存在するか否かが判断されるので、母物質として実際に存在する物質を示す式を出力することができ、母物質を示す式と添加物リストとを判別する精度を向上させることができる。
【００２９】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記材料が生成される環境を示す環境情報を取得するステップをさらに含み、前記複数の記述子を算出するステップは、前記環境情報に対応する記述子を算出するステップと、を含んでもよい。
【００３０】
この構成によれば、材料が生成される環境を示す環境情報が取得され、環境情報に対応する記述子とが算出されるので、材料が生成される環境を考慮して、材料の所定の特性値を予測することができる。
【００３１】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記材料の構造を示す構造情報を取得するステップをさらに含み、前記複数の記述子を算出するステップは、前記構造情報に対応する記述子を算出するステップと、を含んでもよい。
【００３２】
この構成によれば、材料の構造を示す構造情報が取得され、構造情報に対応する記述子が算出されるので、材料の構造を考慮して、材料の所定の特性値を予測することができる。
【００３３】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記複数の記述子を算出するステップは、前記１または複数の添加物を示す１または複数の式に含まれる１つの添加物を示す式の係数を記述子と生成してもよい。
【００３４】
この構成によれば、１または複数の添加物を示す１または複数の式に含まれる１つの添加物を示す式の係数を考慮して、材料の所定の特性値を予測することができる。
【００３５】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記複数の記述子を算出するステップは、前記添加物リストに含まれる前記１または複数の添加物を示す１または複数の式の１または複数の係数のそれぞれを、前記組成式に含まれる全ての係数の和で割った数値を記述子として生成してもよい。
【００３６】
この構成によれば、添加物リストに含まれる１または複数の添加物を示す１または複数の式の１または複数の係数のそれぞれを、組成式に含まれる全ての係数の和で割った数値を考慮して、材料の所定の特性値を予測することができる。
【００３７】
また、上記の材料記述子生成方法において、前記複数の記述子を算出するステップは、第１係数を増加させることにより、第２係数を減少させた場合、前記減少させた量を示す係数を記述子として生成し、前記１または複数の添加物を示す前記１または複数の式は前記第１係数を有する第１の元素記号と、前記第２係数を有する第２の元素記号を含んでもよい。
【００３８】
この構成によれば、１または複数の添加物を示す１または複数の式は第１係数を有する第１の元素記号と、第２係数を有する第２の元素記号を含み、第１係数を増加させることにより、第２係数を減少させた場合、減少させた量を示す係数をさらに考慮して、材料の所定の特性値を予測することができる。
【００３９】
本開示の他の態様に係る材料記述子生成装置は、材料の組成式を取得する取得部と、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを判別する判別部と、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出する算出部と、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力する出力部とを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される。
【００４０】
この構成によれば、材料の組成式から、母物質を示す式と、母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成し、母物質を示す式及び添加物リストに対応する、材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子が算出されるので、１または複数の添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、１または複数の添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を生成することができる。また、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を統合した材料記述子を予測モデルに入力することで、材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００４１】
本開示の他の態様に係る材料記述子生成プログラムは、コンピュータに実行させる材料記述子生成プログラムであって、前記材料記述子生成プログラムは、材料の組成式を取得するステップと、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される。
【００４２】
この構成によれば、材料の組成式から、母物質を示す式と、母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成し、母物質を示す式及び添加物リストに対応する、材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子が算出されるので、１または複数の添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、１または複数の添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を生成することができる。また、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した複数の記述子を統合した材料記述子を予測モデルに入力することで、材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００４３】
本開示の他の態様に係る予測モデル構築方法は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置における予測モデル構築方法であって、前記材料の所定の特徴を示す記述子を生成するステップと、前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、を含む。
【００４４】
この構成によれば、添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した記述子を生成し、生成した記述子を入力値として用いて予測モデルを学習させることで、予測モデルを用いた材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００４５】
また、上記の予測モデル構築方法において、前記記述子を生成するステップは、前記材料の組成式を取得するステップと、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される少なくとも１の添加物を示す式を含む添加物リストとを生成するステップと、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップと、を含んでもよい。
【００４６】
この構成によれば、材料の組成式が、母物質を示す式と、母物質に添加される少なくとも１の添加物を示す式を含む添加物リストとを生成し、母物質を示す式及び添加物リストに対応する、所定の特性値の予測に必要な複数の記述子が算出されるので、添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した記述子を生成することができる。
【００４７】
本開示の他の態様に係る予測モデル構築装置は、所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置であって、前記所定の材料の特徴を示す記述子を生成する生成部と、前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させる学習部と、を備える。
【００４８】
この構成によれば、添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した記述子を生成し、生成した記述子を入力値として用いて予測モデルを学習させることで、予測モデルを用いた材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００４９】
本開示の他の態様に係る予測モデル構築プログラムは、所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築プログラムであって、前記所定の材料の特徴を示す記述子を生成するステップと、前記記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、をコンピュータに実行させる。
【００５０】
この構成によれば、添加物の種類又は量が微細に変化する材料についても、添加物の種類又は量の変化を明確に表現した記述子を生成し、生成した記述子を入力値として用いて予測モデルを学習させることで、予測モデルを用いた材料の特性値の予測性能を向上させることができる。
【００５１】
以下添付図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【００５２】
（実施の形態１）
まず、本開示で提案する記述子の概略について説明する。
【００５３】
本開示では、添加物を含む材料の組成式から母物質を示す式と添加物を示す式とを判別し、判別した母物質を示す式及び添加物を示す式のそれぞれから記述子を算出する方法を提案する。本開示で提案する記述子の表現の概略を、図５及び図６を用いて説明する。なお、「記述子を算出する」は「記述子を決定する」と言い換えてもよい。
【００５４】
図５は、本開示における材料記述子の一例を示す図である。材料記述子は複数の記述子、すなわち、記述子２１、記述子２２〜記述子２ｎを含む。図５に示すように、母物質を示す式から算出された記述子２１と、第１添加物を示す式〜第ｎ添加物を示す式から算出または決定された記述子２２〜記述子２ｎとのそれぞれが繋げられて１つの数列に変換されている。
【００５５】
図３０は本開示における材料記述子の一例を示す図である。図３０において、母物質を示す式から算出された記述子２１は同一の母物質を示す式から算出された１または複数の記述子２１-１、２１−２、・・・であってもよい。図３０に示す様に、第１添加物を示す式〜第ｎ添加物を示す式から算出された記述子２２〜記述子２ｎのそれぞれは、同一の添加物を示す式から算出された１または複数の記述子であってもよい。
【００５６】
なお、一般的に、母物質は、化学ポテンシャルシフトがゼロの物質を表すが、本実施の形態１では、簡易的に、入力組成式に含まれる元素記号の係数が全て整数となる物質を示す式を母物質を示す式として定義する。
【００５７】
一般的に組成式に含まれる元素記号の係数が１の場合は、「１」を記載しないが、本願明細書、請求の範囲、図面、要約書においては、元素記号の係数がない場合は、その係数を「１」と考えてよい。例えば、「ＣａＭｎＯ３」は「Ｃａ１Ｍｎ１Ｏ３」と考えてよい。
【００５８】
図６は、本開示で提案する記述子の具体例を示す図である。
【００５９】
母物質ＣａＭｎＯ３を示す式から算出された１または複数の記述子の例は、「11166.3」、「102.6」、及び／または、「1804.9」である。「11166.3」は母物質ＣａＭｎＯ３を示す式から算出された平均原子容積、「102.6」は母物質ＣａＭｎＯ３を示す式から算出された平均共有結合半径、「1804.9」は母物質ＣａＭｎＯ３を示す式から算出された平均密度である。
【００６０】
添加物Ｒｕ０．０４を示す式から算出または決定された１または複数の記述子の例は、「0.04」、「13.6」、「146.0」、及び／または「12370.0」である。「0.04」は添加物Ｒｕ０．０４の係数、「13.6」は添加物Ｒｕ０．０４を示す式から算出または決定された原子容積、「146.0」は添加物Ｒｕ０．０４を示す式から算出または決定された共有結合半径、「12370.0」は添加物Ｒｕ０．０４を示す式から算出または決定された密度である。
【００６１】
図２に示した通り、半導体材料においては、母物質の他に添加物の元素と添加物の元素の添加量とが特性に影響を与える。本開示の実施の形態１において、材料記述子は、添加物を示す式から導出された添加物の元素の情報を示す記述子、及び、当該添加物を示す式から導出された添加物の元素の添加量の情報を示す記述子を含む。
【００６２】
添加物の元素の違いは、材料記述子が元素固有の既知パラメータを利用した記述子を含むことで明確に表現される。図６に示す様に、元素固有の既知パラメータは、例えば、原子容積、共有結合半径、または、密度である。また、添加物の添加量の違いは、材料記述子が添加物係数を示す記述子を含むことで明確に表現される。図６に示す様に、添加物を示す式がＲｕ０．０４である場合、添加物係数は、０．０４である。
【００６３】
図７は、本実施の形態１における材料特性値予測装置の構成を示す図である。本実施の形態１における材料特性値予測装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータであり、プロセッサ２００と、入力部２１０と、メモリ２２０と、出力部２３０とを備える。プロセッサ２００は、材料記述子生成部１０１と、特性値予測部１０２と、学習部１０３とを備える。また、材料記述子生成部１０１は、入力取得部１１０と、組成式判別部１２０と、記述子算出部１３０と、記述子統合部１４０とを備える。メモリ２２０は、材料情報記憶部２２１と、母物質リスト記憶部２２２と、予測モデル記憶部２２３とを備える。材料特性値予測装置１００は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する。
【００６４】
材料記述子生成部１０１は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルに入力される材料記述子を生成する。
【００６５】
入力部２１０は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルで構成され、種々の情報のユーザによる入力を受け付ける。入力部２１０は、所定の特性値の予測を所望する組成式のユーザによる入力を受け付ける。入力部２１０が受け付けた組成式を入力組成式と呼んでもよい。ユーザが入力した組成式を入力組成式と呼んでもよい。
【００６６】
材料情報記憶部２２１は、材料に関する材料情報を記憶する。材料情報は、少なくとも１の材料の組成式を示す組成式情報、少なくとも１の材料の構造を示す構造情報、及び、少なくとも１の材料の実験環境情報を含む。少なくとも１の材料の実験環境情報は、当該少なくとも１の材料が生成される環境、当該少なくとも１の材料の特性測定時の温度情報、及び／又は、当該少なくとも１の材料の具体的な生成方法を含む。学習時においては、複数の組成式情報、複数の構造情報及び複数の実験環境情報を含む材料情報が用いられ、予測時においては、ユーザによって入力された材料の組成式を示す組成式情報に対応する構造情報及び実験環境情報を含む材料情報が用いられる。材料情報は、複数の元素それぞれの既知のパラメータを１または複数含んでもよい。元素の既知のパラメータは原子容積値、または、共有結合半径値、または、密度値であってもよい。材料情報は、複数の元素に対する既知のパラメータを１または複数含んでもよい。複数の元素に対する既知のパラメータは平均原子容積値、または、平均共有結合半径値、または、平均密度値であってもよい。
【００６７】
母物質リスト記憶部２２２は、複数の母物質を示す式を記述した母物質リストを予め記憶する。なお、本実施の形態１では、母物質リストは、母物質リスト記憶部２２２に記憶されているが、本開示は特にこれに限定されず、不図示の通信部によって外部装置からネットワークを介して受信されてもよい。母物質リストは、所定のデータベースに記載された式を含んでもよい。所定のデータベースは、例えば、特許文献４に記載のＩｎｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ＩＣＳＤ）である。母物質リストは、実施の形態２に示す方法を用いて予め生成されてもよい。
【００６８】
予測モデル記憶部２２３は、材料の所定の特性値を予測する予測モデルを記憶する。予測モデルは、例えばニューラルネットワークであり、材料記述子を入力情報とし、所定の特性値を出力情報とする。
【００６９】
入力取得部１１０は、入力部２１０から入力組成式を受け取る。
【００７０】
組成式判別部１２０は、入力取得部１１０から受け取った入力組成式から、母物質を示す式と、母物質に添加される少なくとも１の添加物を示す式を判別し、少なくとも１つの添加物を示す式を含む添加物リストを生成する。
【００７１】
組成式判別部１２０は、母物質リスト記憶部２２２から複数の母物質を示す式を示す母物質リストを取得する。組成式判別部１２０は、母物質リストにおける複数の母物質を示す式のそれぞれと入力組成式との組成差分値を算出する。組成差分値の詳細説明は後述する。組成式判別部１２０は、算出された複数の組成差分値のうちの最小組成差分値と、最小組成差分値を算出する際に用いられた母物質を示す式とを取得する。組成式判別部１２０は、最小組成差分値が閾値以下であるか否かを判別する。最小組成差分値が閾値より大きいと判別された場合、組成式判別部１２０は、組成式に不採用ラベルを付与し、その旨を記述子算出部１３０に通知する。最小組成差分値が閾値以下であると判別された場合、組成式判別部１２０は、母物質を示す式と組成式との差分組成式を取得する。組成式判別部１２０は、差分組成式から１または複数の添加物の式を含む添加物リストを生成する。組成式判別部１２０は、母物質を示す式と添加物リストを含む情報を出力する。
【００７２】
記述子算出部１３０は、組成式判別部１２０から入力組成式に不採用ラベルが付与されことを通知された場合、母物質を示す式及び添加物リストが生成されなかったと判断する。
【００７３】
記述子算出部１３０は、母物質を示す式及び添加物リストが生成された場合、母物質を示す式及び添加物リストに対応する、所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出する。
【００７４】
記述子統合部１４０は、記述子算出部１３０が算出した複数の記述子を一つの数列に統合した材料記述子を生成する。
【００７５】
特性値予測部１０２は、予測モデル記憶部２２３に記憶されている予測モデルを用いて、材料記述子から所定の特性値を予測する。特性値予測部１０２は、予測モデル記憶部２２３から読み出した予測モデルに材料記述子を入力し、予測モデルから出力された所定の特性値を得る。所定の特性値はパワーファクターを示す値または当該材料の電気抵抗率を示す値であってもよい。
【００７６】
学習部１０３は、材料記述子生成部１０１によって生成された材料記述子を入力値として用いて予測モデルを学習させる。学習部１０３は、記述子統合部１４０から出力された材料記述子を用いて、予測モデル記憶部２２３に記憶されている予測モデルに対して機械学習を行う。機械学習としては、例えば、入力情報に対してラベル（出力情報）が付与された教師データを用いて入力と出力との関係を学習させる教師あり学習、ラベルのない入力からデータの構造を構築する教師なし学習、ラベルありとラベルなしのどちらも扱う半教師あり学習、状態の観測結果から選択した行動に対するフィードバック（報酬）を得ることにより、又は最も多く報酬を得ることができる連続した行動を学習させる強化学習などが挙げられる。また、機械学習の具体的な手法としては、ニューラルネットワーク（多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を含む）、遺伝的プログラミング、決定木、ベイジアン・ネットワーク、又はサポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）などが存在する。本開示の機械学習においては、以上で挙げた具体例のいずれかを用いればよい。
【００７７】
本実施の形態１における材料特性値予測装置１００は、材料の所定の特性値を予測する予測モードと、予測モデルを学習させる学習モードとに切り替え可能である。予測モードでは、入力取得部１１０は、入力部２１０によって入力された入力組成式を取得する。また、学習モードでは、入力取得部１１０は、材料情報記憶部２２１に予め記憶されている複数の入力組成式を取得し、学習部１０３は、複数の入力組成式のそれぞれから算出された材料記述子のそれぞれを予測モデルに入力することにより、予測モデルに対して機械学習を行う。
【００７８】
出力部２３０は、特性値予測部１０２によって予測された所定の特性値を出力する。なお、出力部２３０は、表示装置であってもよく、特性値予測部１０２によって予測された特性値を表示してもよい。また、出力部２３０は、プリンターであってもよく、特性値予測部１０２によって予測された特性値を印刷してもよい。さらに、出力部２３０は、出力端子であってもよく、特性値予測部１０２によって予測された特性値を外部へ出力してもよい。
【００７９】
なお、材料特性値予測装置１００は、サーバであってもよい。この場合、材料特性値予測装置１００は、入力部２１０及び出力部２３０を備えず、通信部をさらに備え、端末装置と通信可能に接続される。端末装置は、入力部２１０及び出力部２３０を備え、入力組成式の入力を受け付け、入力された組成式である入力組成式を材料特性値予測装置１００へ送信する。材料特性値予測装置１００は、入力組成式を端末装置から受信し、受信した入力組成式から所定の特性値を予測し、予測した所定の特性値を端末装置へ送信する。端末装置は、予測された所定の特性値を材料特性値予測装置１００から受信する。
【００８０】
図８は、本実施の形態１の組成式判別処理と従来の組成式判別処理との具体的な違いについて説明するための模式図である。
【００８１】
本実施の形態１の組成式判別部１２０は、入力組成式（ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３）を構成する母物質を示す式（ＣａＭｎＯ３）と添加物の式（Ｒｕ０．０４）とを判別し、判別した母物質を示す式と１または複数の添加物の式を含む添加物リストとを記述子算出部１３０へ出力する。これに対し、従来の組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式（ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３）から同比率組成式（ＣａＭｎＲｕＯ）を導出し、入力組成式と同比率組成式とを記述子算出部１３０へ出力する。
【００８２】
次に、図９を用いて、本実施の形態１における材料特性値予測装置１００の動作について説明する。
【００８３】
図９は、本実施の形態１における材料特性値予測装置の動作について説明するためのフローチャートである。
【００８４】
まず、ステップＳ３０１において、入力取得部１１０は、入力部２１０から入力組成式を取得する。
【００８５】
次に、ステップＳ３０２において、組成式判別部１２０は、入力組成式から母物質を示す式と１または複数の添加物の式を含む添加物リストとを生成する生成処理を行う。なお、生成処理の詳細については、後述する。
【００８６】
次に、ステップＳ３０３において、記述子算出部１３０は、組成式判別部１２０が母物質を示す式及び１または複数の添加物の式を含む添加物リストを生成したか否かを判断する。ここで、母物質を示す式及び添加物リストが生成されなかったと判断された場合、すなわち、入力組成式に不採用ラベルが付与された場合（ステップＳ３０３でＮＯ）、処理が終了する。
【００８７】
母物質を示す式及び添加物リストが生成されたと判断された場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、ステップＳ３０４において、記述子算出部１３０は、母物質を示す式の記述子及び添加物リストに含まれる１または複数の添加物を示す式それぞれの記述子を算出する。記述子算出部１３０は、１または複数の添加物を示す式にそれぞれ含まれる元素の既知のパラメータを材料情報記憶部２２１から取得し、取得した既知のパラメータを用いて当該添加物を示す式の記述子を算出または決定する。また、記述子算出部１３０は、母物質を示す式に含まれる各元素の既知のパラメータを材料情報記憶部２２１から取得し、取得した既知のパラメータの重み付き平均を母物質の記述子として算出する。母物質を示す式がＣａＭｎＯ３の場合であって、記述子として平均原子容積を求める場合、記述子算出部１３０は、｛（Ｃａの原子容積）+（Ｍｎの原子容積）+（Ｏの原子容積）×３｝/５を求める。
【００８８】
なお、記述子算出部１３０が、組成式情報の他に特性値の予測に必要な情報が取得された場合、記述子算出部１３０は、特性値の予測に必要な情報の記述子も算出、または、決定する。
【００８９】
１つの添加物を示す式について記述子を１つ計算または決定してもよいし、１つの添加物を示す式について記述子を複数計算または決定してもよい。
【００９０】
１つの母物質を示す式について記述子を１つ計算してもよいし、１つの母物質を示す式について記述子を複数計算してもよい。
【００９１】
次に、ステップＳ３０５において、記述子統合部１４０は、記述子算出部１３０によって算出された複数の記述子を統合した材料記述子を生成する。このとき、材料記述子は、記述子算出部１３０によって生成された全ての記述子を連結した数列であってもよい。
【００９２】
材料記述子に含まれる１つの母物質を示す式についての記述子の数は１または複数であってもよい。例えば、図３０に示すように当該１つの母物質を示す式がＣａＭｎＯ３の場合、ＣａＭｎＯ３の材料記述子は、ＣａＭｎＯ３の平均原子容積、及び、ＣａＭｎＯ３の平均密度を含んでもよい。なお、ＣａＭｎＯ３の平均密度は｛（Ｃａの平均密度）+（Ｍｎの平均密度）+（Ｏの平均密度）×３｝/５であってもよい。
【００９３】
材料記述子に含まれる１つの添加物を示す式についての記述子の数は１または複数であってもよい。例えば、１つの添加物を示す式がＲｕ０．０４の場合、Ｒｕ０．０４の材料記述子は、Ｒｕの原子容積、及び／または、Ｒｕの密度を含んでもよい。
【００９４】
次に、ステップＳ３０６において、特性値予測部１０２は、記述子統合部１４０によって生成された材料記述子を用いて、材料の特性値を予測する。ここで、特性値予測部１０２が利用する予測モデルは、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト又はグリーディ算法などの機械学習、又は論理モデル式による近似を含んでもよい。
【００９５】
図１０は、母物質記述子及び添加物記述子を用いたニューラルネットワークの特性値予測又は機械学習の一例を示す図である。特性値予測部１０２は、母物質を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の添加物を示す式に対する１または複数の記述子とを予測モデルの入力層の複数のユニットに入力し、中間層、出力層に含まれるユニットの各々で入力信号と重み値に基づく計算を行い、予測モデルの出力層のユニットから出力される所定の特性値を予測結果として取得する。また、学習部１０３は、母物質を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の添加物を示す式に対する１または複数の記述子とを予測モデルの入力層の複数のユニットに入力し、予測モデルを学習させる。複数の記述子に対応する所定の特性の値を含むデータセットを複数含む学習データを用いて、学習を実行すればよい。
【００９６】
図９に戻り、次に、ステップＳ３０７において、出力部２３０は、特性値予測部１０２によって予測された所定の特性値を出力する。
【００９７】
続いて、本実施の形態１における図９のステップＳ３０２の生成処理の具体例について説明する。図９のステップＳ３０２の生成処理は、複数の入力組成式を構成する複数の母物質を示す複数の式を含む母物質リストが予めメモリ２２０に記憶されている場合と、母物質リストが予めメモリ２２０に記憶されていない場合とで異なる。ここで、母物質リストとは、例えば、「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」、「Ｎｂ０．９５Ｔｉ０．０５ＦｅＳｂ」という２つの材料の組成式が材料情報に含まれている場合に、事前に各々の材料の母物質を示す式である「ＣａＭｎＯ３」、「ＮｂＦｅＳｂ」をリスト化したものである。なお、例えば、組成式「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」の母物質を示す式は母物質リスト中の「ＣａＭｎＯ３」であると明示するタグを組成式に付加してもよい。
【００９８】
本実施の形態１では、メモリ２２０が母物質リストを記憶しているため、図９のステップＳ３０２の生成処理は、母物質リストを用いて行われる。
【００９９】
図１１を用いて、本実施の形態１における図９のステップＳ３０２の生成処理を説明する。
【０１００】
図１１は、本実施の形態１における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャートである。
【０１０１】
まず、ステップＳ４０１において、組成式判別部１２０は、母物質リスト記憶部２２２から母物質リストを取得する。母物質リストに含まれる母物質の記述はＣａＭｎＯ３を含んでもよい。
【０１０２】
次に、ステップＳ４０２において、組成式判別部１２０は、母物質リストに含まれる各母物質を示す式と入力組成式との組成差分値を算出する。ここで、組成差分値は、２つの組成式の差分組成式における係数の絶対値の和とする。例えば、母物質を示す式「ＣａＭｎＯ３」と入力組成式「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」との差分組成式は「Ｍｎ−０．０４Ｒｕ０．０４」であり、組成差分値は、「−０．０４」の絶対値と、「０．０４」の絶対値の和である「０．０８」となる。
【０１０３】
例えば、母物質を示す式「ＣａＭｎＯ３」と入力組成式「ＣａＭｎ０．９５Ｙｂ０．０５Ｏ３」との差分組成式は「Ｍｎ−０．０５Ｙｂ０．０５」であり、組成差分値は、「−０．０５」の絶対値と「０．０５」の絶対値の和である「０．１０」となる。
【０１０４】
差分組成式、組成差分値は下記のように定義できる。なお、一般的に組成式に含まれる元素記号の係数が１の場合は、「１」を記載しないが、以下の説明では、係数が１の場合も記載するものとして説明する。例えば、組成式がＣａＭｎＯ３の場合、Ｃａ１Ｍｎ１Ｏ３と記載するものとする。
【０１０５】
Ａ１、Ｂ１、・・・、Ａ２、Ｂ２、・・・のそれぞれを元素記号とし、第１（組成）式をＡ１ａ１Ｂ１ｂ１・・・、第２（組成）式をＡ２ａ２Ｂ２ｂ２・・・とした場合、Ａ１≠Ａ２、Ｂ１≠Ｂ２である場合、第１（組成）式と第２（組成）式の差分（組成）式はＡ２ａ２Ｂ２ｂ２・・・Ａ１-ａ１Ｂ１-ｂ１・・・であり、第１（組成）式と第２（組成）式の（組成）差分値は{｜ａ２｜＋｜ｂ２｜＋・・・＋｜−ａ１｜＋｜−ｂ１｜＋・・・}である。なお、Ａ２ａ２、Ｂ２ｂ２、・・・、Ａ１-ａ１、Ｂ１-ｂ１、・・・の記載順番は任意である。
【０１０６】
Ａ１＝Ａ２、Ｂ１≠Ｂ２である場合、第１（組成）式と第２（組成）式の差分（組成）式はＡ２（ａ２−ａ１）Ｂ２ｂ２・・・Ｂ１-ｂ１・・・であり、第１（組成）式と第２（組成）式の組成（差分）値は{｜ａ２−ａ１｜+｜ｂ２｜+・・・＋｜−ｂ１｜＋・・・}である。なお、Ａ２（ａ２−ａ１）、Ｂ２ｂ２、・・・、Ｂ１-ｂ１、・・・の記載順番は任意である。
【０１０７】
Ａ１＝Ａ２、Ｂ１≠Ｂ２、ａ２＝ａ１である場合、第１（組成）式と第２（組成）式の差分（組成）式はＢ２ｂ２・・・Ｂ１-ｂ１・・・であり、第１（組成）式と第２（組成）式の（組成）差分値は{｜ｂ２｜+・・・＋｜−ｂ１｜＋・・・}である。なお、Ｂ２ｂ２、・・・、Ｂ１-ｂ１、・・・の記載順番は任意である。
【０１０８】
差分組成式、組成差分値は下記のように定義してもよい。
【０１０９】
現存する全１１８個の各元素に対応した１１８次元のベクトルを組成式ベクトル
【０１１０】
【数１】
2020031671.tif 000003
【０１１１】
と定義する。組成式ベクトルにおいて、Ａという元素に対応するベクトル要素をｖＡと表記することとする。たとえば、ｖＭｎは組成式ベクトルにおけるＭｎに対応するベクトル要素を表す。
【０１１２】
ＣａＭｎＯ３についての組成式ベクトルなら、ｖＣａに１、ｖＭｎに１、ｖＯに３、それ以外のベクトル要素に０という数字をそれぞれ入れる。このＣａＭｎＯ３についての組成式ベクトルを
【０１１３】
【数２】
2020031671.tif 000004
【０１１４】
と表記することとする。二つの組成式ｃ１、ｃ２があったとき、これらに対応する組成式ベクトルの差分ベクトル
【０１１５】
【数３】
2020031671.tif 000005
【０１１６】
を導入する。
【０１１７】
このとき差分ベクトルにおいて、全ベクトル要素の絶対値の和を組成差分値ｄとする。つまり、
【０１１８】
【数４】
2020031671.tif 000006
【０１１９】
である。
【０１２０】
また、対応するベクトル要素が０以外である全ての元素について、対応するベクトル要素値を係数として並べた組成式を差分組成式とする。例えば
【０１２１】
【数５】
2020031671.tif 000007
【０１２２】
としたとき、この差分ベクトルは、ｖ’Ｍｎ＝−０．０４、ｖ’Ｒｕ＝０．０４、それ以外のベクトル要素が０の１１８次元のベクトルとなり、差分組成値はｄ＝｜−０．０４｜＋｜０．０４｜＝０．０８、差分組成式は係数が−０．０４のＭｎと係数が０．０４のＲｕとをならべてＭｎ−０．０４Ｒｕ０．０４となる。差分組成式の元素の表記順は任意である。なお、差分組成値が０の場合は、差分組成式は存在しない。
【０１２３】
次に、ステップＳ４０３において、組成式判別部１２０は、最小組成差分値と、組成差分値が最小となる母物質を示す式とを特定する。例えば、入力組成式が「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」、「ＣａＭｎ０．９５Ｙｂ０．０５Ｏ３」場合、最小組成差分値は「０．０８」となる。ステップＳ４０２の説明で記載しように、ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３に関する組成差分値（＝０．０８）は、ＣａＭｎ０．９５Ｙｂ０．０５Ｏ３に関する組成差分値（＝０．１０）よりも小さいからである。
【０１２４】
次に、ステップＳ４０４において、組成式判別部１２０は、最小組成差分値が閾値以下であるか否かを判断する。ここで、最小組成差分値が閾値以下であると判断された場合（ステップＳ４０４でＹＥＳ）、ステップＳ４０５において、組成式判別部１２０は、最小組成差分値が閾値以下と判断した母物質を示す式と入力組成式との差分組成式を取得する。上記した例の場合、組成式判別部１２０は、差分組成式「Ｍｎ−０．０４Ｒｕ０．０４」を取得する。０．０８（差分組成式「Ｍｎ−０．０４Ｒｕ０．０４」の組成差分値）＜０．１０（差分組成式「Ｍｎ−０．０５Ｙｂ０．０５」の組成差分値）だからである。
【０１２５】
次に、ステップＳ４０６において、組成式判別部１２０は、差分組成式から、添加物を示す式をリスト化した添加物リストを生成する。例えば、差分組成式が「Ｍｎ−０．０４Ｒｕ０．０４」であった場合に、添加物リストは、添加物を示す式「Ｒｕ０．０４」を含み、被添加物を示す式「Ｍｎ−０．０４」を含まなくてもよい。添加物リストは、添加物を示す式「Ｒｕ０．０４」及び被添加物を示す式「Ｍｎ−０．０４」の両方を含んでもよい。差分組成式の係数が正の数なら添加物、負の数なら被添加物である。
【０１２６】
次に、ステップＳ４０７において、組成式判別部１２０は、ステップＳ４０３で特定された母物質を示す式と、ステップＳ４０６で生成された添加物リストとを含む情報を記述子算出部１３０へ出力する。
【０１２７】
一方、ステップＳ４０４で最小組成差分値が閾値より大きいと判断された場合（ステップＳ４０４でＮＯ）、ステップＳ４０８において、組成式判別部１２０は、入力組成式に不採用ラベルを付与する。
【０１２８】
なお、記述子統合部１４０は、材料情報記憶部２２１から、材料の構造情報及び／又は材料の実験環境情報などの材料特性値に影響を与え得る情報が取得した場合、記述子統合部１４０は、材料特性値に影響を与え得る情報から導出した記述子と入力組成式から算出した複数の記述子とを統合して１つの数列とした材料記述子を生成してもよい。材料の構造情報とは、例えば、材料の入力組成式に含まれる各元素の３次元位置情報を用いて導出されたパラメータ、又は材料の入力組成式に含まれる各元素の位置情報を用いて導出されたパラメータなどである。また、材料の実験環境情報とは、例えば、当該材料生成時の温度情報、又は、当該材料の特性測定時の温度情報、又は、材料の具体的な生成方法などである。材料組成式に含まれる母物質に含まれる複数の元素の複数の３次元位置の情報を用いて第一原理(first-principles)計算を行い求めたパラメータ、例えば、バンドギャップ及び／または有効質量を記述子として採用してもよい。
【０１２９】
図１２は、実験環境情報から算出された記述子を含む材料記述子の一例を示す図である。図１２において、実験環境情報から算出された記述子３１は、母物質を示す式から算出された記述子３２及び第１〜第ｎ添加物を示す式から算出された記述子３３〜１または複数の記述子３ｎと並べられ、１つの材料記述子を形成している。実験環境情報から算出された記述子３１は１または複数の記述子であってもよい。
【０１３０】
なお、入力取得部１１０は、材料が生成される環境を示す実験環境情報を取得してもよい。記述子算出部１３０は、母物質を示す式に対応する記述子を算出し、添加物リストに含まれる少なくとも１つの添加物を示す式に対応する記述子を算出し、実験環境情報に対応する記述子を算出してもよい。
【０１３１】
推定モードにおいて、ユーザは入力部２１０から材料の入力組成式に対応する当該材料が生成される環境を示す実験環境情報を入力してもよい。入力取得部１１０は、入力部２１０から、材料が生成される環境を示す実験環境情報を、取得して、記述子算出部１３０、材料情報記憶部２２１に送付してもよい。材料情報記憶部２２１は当該情報を記憶してもよい。
【０１３２】
学習モードにおいて、材料情報記憶部２２１は複数の材料の組成式に対応する複数の材料が生成される環境を示す実験環境情報を予め保持してもよい。入力取得部１１０は、材料が生成される環境を示す実験環境情報を、材料情報記憶部２２１から取得し、記述子算出部１３０に送付してもよい。
【０１３３】
入力取得部１１０は、材料の構造を示す構造情報を取得してもよい。記述子算出部１３０は、母物質を示す式に対応する記述子を算出し、添加物リストに含まれる少なくとも１つの添加物を示す式に対応する記述子を算出し、構造情報に対応する記述子を算出してもよい。
【０１３４】
推定モードにおいて、ユーザは入力部２１０から材料の入力組成式に対応する当該材料の構造を示す構造情報を入力してもよい。入力取得部１１０は、入力部２１０から、材料の構造を示す構造情報を、取得して、記述子算出部１３０、材料情報記憶部２２１に送付してもよい。材料情報記憶部２２１は当該情報を記憶してもよい。
【０１３５】
学習モードにおいて、材料情報記憶部２２１は複数の材料の組成式に対応する複数の材料の構造を示す構造情報を予め保持してもよい。入力取得部１１０は、材料の構造を示す構造情報を、材料情報記憶部２２１から取得、記述子算出部１３０に送付してもよい。
【０１３６】
なお、記述子算出部１３０が生成する材料記述子に含まれる複数の記述子は、添加物を示す式に含まれる元素記号の係数を示す記述子を含んでもよい。記述子算出部１３０は、添加物リストに含まれる添加物を示す式に含まる元素記号の係数を記述子として材料記述子に追加してもよい。
【０１３７】
図１３は、添加物を示す式に含まれる元素記号の係数を記述子として含む材料記述子の一例を示す図である。図１３には入力組成式ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３から算出された材料記述子が例示記載されている。図１３に示す記述子４３は、第１添加物を示す式「Ｒｕ０．０４」に含まれる元素記号Ｒｕの係数０．０４を表している。各添加物を示す式に含まれる元素記号の係数は、各添加物を示す式から算出された記述子の直前に配置される。
【０１３８】
記述子算出部１３０は、組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する添加物を示す式に含まれる元素記号の係数の割合を算出し、算出した割合を示す記述子を材料記述子に含めてもよい。
【０１３９】
図１４は、入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する添加物の組成式に含まれる元素記号の係数の割合を示す記述子を含む材料記述子の一例を示す図である。図１４には、入力組成式ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３から算出された材料記述子が例示記載されている。図１４に示す記述子５３は、入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する第１添加物を示す式に含まれる元素記号の係数の割合を示している。記述子５３は、第１添加物であるＲｕの係数０．０４を、入力組成式に含まれる全ての元素の係数の和５で割った値０．００８を表している。入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する添加物の組成式に含まれる元素記号の係数の割合を添加物の割合と呼んでもよい。添加物の割合を示す記述子は、当該添加物を示す式から算出された記述子の直前に配置される。
【０１４０】
記述子算出部１３０が生成する材料記述子に含まれる複数の記述子は、被添加物を示す式に含まれる元素記号の係数を示す記述子を含んでもよい。被添加物とは、例えば、入力組成式ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３を母物質ＣａＭｎＯ３と比較した際に、Ｒｕ０．０４が添加されることで割合の少なくなったＭｎのことを示す。記述子算出部１３０は、添加物リストに含まれる少なくとも１つの添加物が添加されることにより割合が少なくなった被添加物の係数を記述子として追加してもよい。
【０１４１】
図１５は、被添加物の係数を含む材料記述子の一例を示す図である。図１５には、母物質組成式をＣａＭｎＯ３として入力組成式ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３から算出された材料記述子が例示記載されている。このとき、Ｒｕ０．０４は０．０４追加された添加物、Ｍｎ０．９６は０．０４削減された被添加物である。図１５に示した被添加物の係数を示す記述子は、この「０．０４削減された」ことを「−０．０４追加された」こととして記述する。図１５に示す記述子６３は、第１添加物を示す式「Ｒｕ０．０４」の係数０．０４を表しており、記述子６５は、第１被添加物を示す式「Ｍｎ０．９６」すなわち「Ｍｎ−０．０４」の係数−０．０４を表している。記述子６３では、第１添加物Ｒｕの係数がプラス符号で表現されているのに対し、記述子６５では、被添加物Ｍｎの係数がマイナス符号で表現されている。被添加物を示す式の係数を示す記述子は、当該被添加物を示す式から算出された記述子の直前または直後に配置される。
【０１４２】
なお、異なる組成式から計算された材料記述子の長さが異なる場合、当該長さを同じにしてもよい。つまり、組成式から計算される材料記述子は固定長としてもよい。一の組成式から算出された添加物を示す式の数と、他の組成式から算出された添加物を示す式の数が異なっても、当該一の組成式から算出された材料記述子と当該他の組成式から算出された材料記述子を１つのデータベースに含めるためである。当該データベースが含む複数の材料記述子は、例えば、入力ユニットの数が同一の予測モデルで使用される。
【０１４３】
以下、材料記述子を固定長として決定する方法を述べる。
【０１４４】
記述子統合部１４０が、記述子算出部１３０から、添加物を示す式から計算または決定される記述子を、予め定められた所定の数受け取らない場合、記述子統合部１４０は材料記述子の所定の箇所にゼロ又は平均値を配置する。なお、平均値については後で説明する。予め定められた所定の数は、例えば２以上の自然数であるｎで、想定される入力組成式から導出される添加物を示す式の最大個数であってもよい。例えば、入力組成式「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」の添加物を示す式はＲｕ０．０４であり、その数は１つであるのに対し、入力組成式「Ｃａ０．９Ｂｉ０．１Ｍｎ０．９Ｎｂ０．１Ｏ３」の添加物を示す式はＢｉ０．１及びＮｂ０．１であり、その数は２つである。入力組成式「Ｃａ０．９Ｂｉ０．１Ｍｎ０．９Ｎｂ０．１Ｏ３」から算出された第１材料記述子は、当該２つの添加物を示す２つの式から算出または決定された第１記述子と第２記述子を含む。第１材料記述子の第１の箇所に第１記述子が配置され、第１材料記述子の第２の箇所に第２記述子が配置される。
【０１４５】
入力組成式「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」から算出された材料記述子は、当該１つの添加物を示す１つの式から算出または決定された第３記述子を含む。入力組成式「ＣａＭｎ０．９６Ｒｕ０．０４Ｏ３」の材料記述子である第２材料記述子の第３の箇所に第３記述子が配置され、第２材料記述子の第４の箇所にゼロ又は平均値が配置される。
【０１４６】
第１材料記述子の長さと第２材料記述子の長さは同じある。第１材料記述子における第１の箇所と第２材料記述子における第３の箇所は同じ位置、かつ、第１材料記述子における第２の箇所と第２材料記述子における第４の箇所は同じ位置であってもよい。または、第１材料記述子における第１の箇所と第２材料記述子における第４の箇所は同じ位置、かつ、第１材料記述子における第２の箇所と第２材料記述子における第３の箇所は同じ位置であってもよい。
【０１４７】
これにより情報量を落とすことなく、複数の材料記述子を１つのデータベースとして用いて予測モデルを学習させることが可能となる。
【０１４８】
図１６は、添加物を示す式から計算または決定された記述子を配置すべき箇所に、ゼロ又は平均値が配置された材料記述子の一例を示す図である。図１６に示すように、材料記述子７０１において、第１添加物は存在するため、第１添加物を示す式から算出された記述子７３は存在するが、第２添加物〜第ｎ添加物は存在しないため、第２添加物を示す式から算出された記述子７４を配置すべき箇所、〜、第ｎ添加物を示す式から算出された記述子７ｎを配置すべき箇所にはゼロ又は平均値が配置される。なお、第１材料記述子に対する第ｉ添加物が存在しない場合、記述子算出部１３０は、第２材料記述子に対する第ｉ添加物、〜、第ｎ材料記述子に対する第ｉ添加物のうち、存在する添加物に対する記述子の平均値を第１材料記述子の第ｉ添加物の記述子として採用してもよい。第１材料記述子における第ｉ添加物の記述子の位置、〜、第ｎ材料記述子における第ｉ添加物の記述子の位置はデータ構造観点から同じ位置に存在する。
【０１４９】
例えば、図１６において、材料記述子７０１の記述子７４には、他の材料記述子７０１ａ〜７０１ｃの中の第２添加物から算出される第２添加物記述子７４ａ〜７４ｃの平均値が配置される。
【０１５０】
また、材料記述子における添加物を示す式から算出される記述子が配置される部分にゼロ又は平均値が配置される場合、当該部分の材料記述子における位置は、他の添加物を示す式から算出される記述子が配置される箇所であってもよい。
【０１５１】
図１７は、添加物を示す式から計算または決定された記述子を配置すべき箇所に、ゼロ又は平均値が配置された材料記述子の他の例を示す図である。図１７に示すように、入力組成式は、１つの添加物を示す式Ｒｕ０．０４を有しているが、当該添加物を示す式から算出または決定される記述子は、第１添加物を示す式から算出または決定される記述子８３が配置される位置ではなく、第２添加物を示す式から算出または決定される記述子８４が配置される位置に配置されてもよい。そして、第１添加物を示す式から算出または決定される記述子８３が配置される位置には、ゼロ又は平均値が配置され、第３〜第ｎ添加物を示す式から算出される記述子８５〜８ｎが配置される位置には、ゼロ又は平均値が配置されてもよい。
【０１５２】
なお、実験環境記述子を用いる場合は、図１８に示すように、実験環境記述子は、母物質記述子及び添加物記述子と並べて予測モデルに入力してもよい。
【０１５３】
図１８は、母物質記述子、添加物記述子及び実験環境記述子を用いたニューラルネットワークの特性値予測又は機械学習の一例を示す図である。図１８に示すように、特性値予測部１０２は、母物質を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の添加物を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の実験環境の１または複数の記述子とを予測モデルの入力層の複数のユニットに入力し、予測モデルの出力層のユニットから出力される所定の特性値を予測結果として取得する。また、学習部１０３は、母物質を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の添加物を示す式に対する１または複数の記述子と、１または複数の実験環境の１または複数の記述子とを予測モデルの入力層の複数のユニットに入力し、予測モデルを学習させる。なお、図１８において、実験環境記述子だけでなく、１または複数の構造情報の１または複数の記述子も、母物質を示す式に対する１または複数の記述子、及び、１または複数の添加物を示す式に対する１または複数の記述子と並べて予測モデルに入力してもよい。複数の記述子に対応する所定の特性の値を含むデータセットを複数含む学習データを用いて、学習を実行すればよい。
【０１５４】
なお、本実施の形態１において、学習部１０３は、添加物記述子を用いず、かつ、母物質記述子を用いて予測モデルを学習させる第１学習ステップと、母物質記述子及び添加物記述子を用いて予測モデルを学習させる第２学習ステップとを含む多段階の学習を行ってもよい。
【０１５５】
図１９は、母物質記述子及び添加物記述子を用いたニューラルネットワークの多段階の機械学習の一例を示す図である。図１９に示すように、第１学習ステップにおいて、学習部１０３は、添加物記述子を用いず、かつ、母物質記述子を用いてニューラルネットワークを学習させ、第２学習ステップにおいて、学習部１０３は、母物質記述子及び添加物記述子を用いてニューラルネットワークを学習させる。なお、実験環境記述子及び構造情報記述子なども、同じように第３学習ステップ以降に段階的に追加し、ニューラルネットワークを多段階で学習させてもよい。
【０１５６】
（実施の形態２）
本実施の形態１では、メモリ２２０が母物質リストを記憶しているが、本実施の形態２では、メモリ２２０が母物質リストを記憶していない。
【０１５７】
図２０は、本実施の形態２における材料特性値予測装置の構成を示す図である。本実施の形態２における材料特性値予測装置１００Ａは、プロセッサ２００Ａと、入力部２１０と、メモリ２２０Ａと、出力部２３０とを備える。プロセッサ２００Ａは、材料記述子生成部１０１Ａと、特性値予測部１０２と、学習部１０３とを備える。また、材料記述子生成部１０１Ａは、入力取得部１１０と、組成式判別部１２０Ａと、記述子算出部１３０と、記述子統合部１４０とを備える。メモリ２２０Ａは、材料情報記憶部２２１と、予測モデル記憶部２２３とを備える。なお、本実施の形態２において、実施の形態１と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１５８】
組成式判別部１２０Ａは、入力取得部１１０から取得した入力組成式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とを選択する。組成式判別部１２０Ａは、係数が閾値より大きいか否かを判断する。組成式判別部１２０Ａは、係数が閾値以下であると判断された場合、１の元素記号を添加物リストへ追加する。組成式判別部１２０Ａは、係数が閾値より大きいと判断された場合、１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせを母物質元素リストへ追加する。組成式判別部１２０Ａは、入力組成式に含まれる全ての元素記号について上記処理を行った後、母物質元素リストに含まれる複数の要素、つまり、複数の「１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせ」を統合した母物質を示す式を導出する。組成式判別部１２０Ａは、母物質と添加物リストとを出力する。
【０１５９】
本実施の形態２における材料特性値予測装置１００Ａの動作は、図９に示す実施の形態１における材料特性値予測装置１００の動作と同じであるので、説明を省略する。本実施の形態２と実施の形態１との異なる動作は、図９のステップＳ３０２の生成処理である。
【０１６０】
本実施の形態２では、メモリ２２０が母物質リストを記憶していないため、図９のステップＳ３０２の生成処理は、母物質リストを用いることなく行われる。
【０１６１】
図２１を用いて、本実施の形態２における図９のステップＳ３０２の生成処理を説明する。
【０１６２】
図２１は、本実施の形態２における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャートである。
【０１６３】
まず、ステップＳ５０１において、組成式判別部１２０Ａは、入力組成式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とを選択する。
【０１６４】
次に、ステップＳ５０２において、組成式判別部１２０Ａは、選択した係数が閾値より大きいか否かを判断する。なお、閾値は、例えば０．５である。ここで、係数が閾値より大きいと判断された場合（ステップＳ５０２でＹＥＳ）、ステップＳ５０３において、組成式判別部１２０Ａは、選択した１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせを母物質元素リストへ追加する。例えば、１の元素記号がＭｎであり、１の元素記号の係数が０．９６であった場合、小数部分を繰り上げた係数は１となり、「Ｍｎ１」が母物質元素リストへ追加される。なお、１の元素記号の係数が１．５であった場合、小数部分を繰り上げた係数は、２となる。
【０１６５】
一方、係数が閾値以下であると判断された場合（ステップＳ５０２でＮＯ）、ステップＳ５０４において、組成式判別部１２０Ａは、選択した１の元素記号と、選択した係数との組み合わせを添加物リストへ追加する。
【０１６６】
次に、ステップＳ５０５において、組成式判別部１２０Ａは、入力組成式に含まれる全ての元素記号が選択されたか否かを判断する。ここで、全ての元素記号が選択されていないと判断された場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、ステップＳ５０１に処理が戻る。
【０１６７】
一方、全ての元素記号が選択されたと判断された場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）、ステップＳ５０６において、組成式判別部１２０Ａは、母物質元素リストに含まれる複数の要素、つまり、複数の「１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせ」を統合することにより、母物質を示す式を導出する。例えば、母物質元素リストが［Ｃａ１，Ｍｎ１，Ｏ３］であった場合に、母物質元素リスト内の全ての要素を繋げた「ＣａＭｎＯ３」が母物質を示す式として導出される。
【０１６８】
次に、ステップＳ５０７において、組成式判別部１２０Ａは、入力組成式の係数の和が、母物質を示す式の係数の和と同じであるか否かを判断する。
【０１６９】
ここで、入力組成式の係数の和が、母物質を示す式の係数の和と同じであると判断された場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、ステップＳ５０８において、組成式判別部１２０Ａは、母物質を示す式と添加物リストとを記述子算出部１３０へ出力する。
【０１７０】
例えば、入力組成式がＣａＭｎ０．９６ＲＵ０．０４Ｏ３であり、母物質を示す式がＣａＭｎＯ３として導出された場合、（入力組成式の係数の和）＝（１＋０．９６＋０．０４＋３）＝５であり、（母物質を示す式の係数の和）＝（１＋１＋３）＝５である。
【０１７１】
一方、入力組成式の係数の和が、母物質を示す式の係数の和と異なると判断された場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、ステップＳ５０９において、組成式判別部１２０Ａは、入力組成式に不採用ラベルを付与する。
【０１７２】
なお、本実施の形態２において、組成式判別部１２０Ａは、ステップＳ５０７の判断処理を行わなくてもよい。この場合、組成式判別部１２０Ａは、ステップＳ５０６で母物質を示す式を導出した後、ステップＳ５０８で母物質を示す式と添加物リストとを記述子算出部１３０へ出力してもよい。
【０１７３】
なお、組成式判別部１２０Ａは、母物質を示す式をメモリ２２０Ａに送付し、メモリ２２０Ａを当該母物質の示す式を記録してもよい。上記実施形態２で説明した処理を複数の入力組成式に行い、メモリ２２０Ａに複数の母物質を示す式を記録し、当該記録した複数の母物質を示す式を含む母物質リストを生成してもよい。この生成した母物質リストは実施の形態１で説明した母物質リストとして使用してもよい。
【０１７４】
（実施の形態３）
本実施の形態１では、メモリ２２０が母物質リストを記憶している。本実施の形態３では、実施の形態２と同様の判別処理で母物質を示す式を導出し、導出した母物質を示す式が母物質リストに存在するかを確認する。
【０１７５】
図２２は、本実施の形態３における材料特性値予測装置の構成を示す図である。本実施の形態３における材料特性値予測装置１００Ｂは、プロセッサ２００Ｂと、入力部２１０と、メモリ２２０と、出力部２３０とを備える。プロセッサ２００Ｂは、材料記述子生成部１０１Ｂと、特性値予測部１０２と、学習部１０３とを備える。また、材料記述子生成部１０１Ｂは、入力取得部１１０と、組成式判別部１２０Ｂと、記述子算出部１３０と、記述子統合部１４０とを備える。メモリ２２０は、材料情報記憶部２２１と、母物質リスト記憶部２２２と、予測モデル記憶部２２３とを備える。なお、本実施の形態３において、実施の形態１と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１７６】
組成式判別部１２０Ｂは、複数の母物質を示す式を含む母物質リストを母物質リスト記憶部２２２から取得する。組成式判別部１２０Ｂは、入力取得部１１０から取得した入力組成式における元素記号の係数の和が整数であるか否かを判断する。組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式における元素記号の係数の和が整数であると判断された場合、入力組成式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とを選択する。組成式判別部１２０Ｂは、係数が閾値より大きいか否かを判断する。組成式判別部１２０Ｂは、係数が閾値以下であると判断された場合、１の元素を添加物リストへ追加する。組成式判別部１２０Ｂは、係数が閾値より大きいと判断された場合、１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせを母物質元素リストへ追加する。
【０１７７】
組成式判別部１２０Ｂは、組成式に含まれる全ての元素記号について上記処理を行った後、母物質元素リストに含まれる複数の要素、つまり、複数の「１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせ」を統合した母物質を示す式を導出する。組成式判別部１２０Ｂは、導出した母物質を示す式が母物質リストに存在するか否かを判断する。組成式判別部１２０Ｂは、母物質を示す式が母物質リストに存在すると判断された場合、母物質を示す式と添加物リストとを出力する。組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式における係数の和が整数ではないと判断された場合、又は母物質を示す式が母物質リストに存在しないと判断された場合、入力組成式に不採用ラベルを付与する。
【０１７８】
本実施の形態３における材料特性値予測装置１００Ｂの動作は、図９に示す実施の形態１における材料特性値予測装置１００の動作と同じであるので、説明を省略する。本実施の形態３と実施の形態１との異なる動作は、図９のステップＳ３０２の生成処理である。
【０１７９】
本実施の形態３では、メモリ２２０が母物質リストを記憶しているため、図９のステップＳ３０２の生成処理は、母物質リストを用いて行われる。
【０１８０】
図２３を用いて、本実施の形態３における図９のステップＳ３０２の生成処理を説明する。
【０１８１】
図２３は、本実施の形態３における図９のステップＳ３０２の生成処理について説明するためのフローチャートである。
【０１８２】
まず、ステップＳ６０１において、組成式判別部１２０Ｂは、母物質リストを母物質リスト記憶部２２２から取得する。
【０１８３】
次に、ステップＳ６０２において、組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式に含まれる元素記号の係数の和が整数であるか否かを判断する。この判断は、添加物に対応する被添加物が明確にわかる材料を生成の対象とするために行われる。ここで、入力組成式の係数の和が整数ではないと判断された場合（ステップＳ６０２でＮＯ）、ステップＳ６１１に処理が移行する。
【０１８４】
一方、入力組成式の係数の和が整数であると判断された場合（ステップＳ６０２でＹＥＳ）、ステップＳ６０３において、組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式から１の元素記号と当該１の元素記号の係数とを選択する。
【０１８５】
次に、ステップＳ６０４において、組成式判別部１２０Ｂは、選択した係数が閾値より大きいか否かを判断する。なお、閾値は、例えば０．５である。ここで、係数が閾値より大きいと判断された場合（ステップＳ６０４でＹＥＳ）、ステップＳ６０５において、組成式判別部１２０Ｂは、選択した１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせを母物質元素リストへ追加する。
【０１８６】
一方、係数が閾値以下であると判断された場合（ステップＳ６０４でＮＯ）、ステップＳ６０６において、組成式判別部１２０Ｂは、選択した１の元素記号と、選択した係数との組み合わせを添加物リストへ追加する。
【０１８７】
次に、ステップＳ６０７において、組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式に含まれる全ての元素記号が選択されたか否かを判断する。ここで、全ての元素記号が選択されていないと判断された場合（ステップＳ６０７でＮＯ）、ステップＳ６０３に処理が戻る。
【０１８８】
一方、全ての元素記号が選択されたと判断された場合（ステップＳ６０７でＹＥＳ）、ステップＳ６０８において、組成式判別部１２０Ｂは、母物質元素リストに含まれる複数の要素、つまり、複数の「１の元素記号と係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせ」を統合することにより、母物質を示す式を導出する。
【０１８９】
次に、ステップＳ６０９において、組成式判別部１２０Ｂは、導出した母物質を示す式が母物質リストに存在するか否かを判断する。この判断は、実際に存在する物質を扱うために行われる。ここで、母物質を示す式が母物質リストに存在すると判断された場合（ステップＳ６０９でＹＥＳ）、ステップＳ６１０において、組成式判別部１２０Ｂは、母物質を示す式と添加物リストとを記述子算出部１３０へ出力する。
【０１９０】
一方、母物質を示す式が母物質リストに存在しないと判断された場合（ステップＳ６０９でＮＯ）、又は入力組成式に含まれる元素記号の係数の和が整数ではないと判断された場合（ステップＳ６０２でＮＯ）、ステップＳ６１１において、組成式判別部１２０Ｂは、入力組成式に不採用ラベルを付与する。
【０１９１】
本実施の形態３の材料特性値予測装置１００Ｂ及び公開データベースを用いて実験を行い、材料特性予測の効果検証を行った実験結果について説明する。具体的な実験の概要は次のとおりである。
【０１９２】
まず、材料情報として利用したデータベースは、非特許文献３に記載のＵＣＳＢ−ＭＲＬ  ｔｈｅｒｍｏｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｄａｔａｂａｓｅ（ＵＣＳＢ）である。このデータベースは、熱電材料の特性をまとめた公開データベースであり、総材料数は、１０９３である。
【０１９３】
また、予測した特性値は、パワーファクター及び電気抵抗率である。
【０１９４】
実際に利用した材料を示す式（入力組成式）の数は、４５６であり、母物質を示す式の数は、４６である。材料情報として使用するデータは、母物質を示す式と添加物を示す式とが図２３に示したフローチャートで機械的に判別可能なデータであり、母物質を示す式が非特許文献４に記載のＩｎｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ＩＣＳＤ）に存在するデータであり、温度情報（３００Ｋ、４００Ｋ、７００Ｋ及び１０００Ｋのいずれか）付きのデータを選別した。
【０１９５】
当該実験で用いた材料記述子は、材料の特性測定時の温度を示す記述子を含む。
【０１９６】
当該実験で用いた材料記述子は、図１４を用いて説明した、入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する添加物を示す式に含まれる元素記号の係数の割合を示す記述子を含む。
【０１９７】
当該実験で用いた材料記述子ｉにより表現される材料ｉがｊ番目の添加物を含まない場合、材料記述子ｉにおけるｊ番目の添加物に対する記述子を記載すべき場所には、平均値を配置した。なお、平均値は図１６に関連して説明した。
【０１９８】
また、同じ母物質を示す式を持つ材料データが学習データとテストデータとの両方に存在しないよう、母物質ラベルごとにデータを分割した。予測した特性値は、クロスバリデーションの結果の平均である。
【０１９９】
また、パワーファクターの学習方法は、ランダムフォレストを利用し、木の数は５００で固定した。電気抵抗率の学習方法は、ニューラルネットワークを利用し、中間層は、素子数が記述子数の２倍であり、層数が４層であり、全ての素子を結合させた。
【０２００】
実験では、本実施の形態３の手法で予測した特性値のＲＭＳＥ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）と、非特許文献２の従来の手法で予測した特性値のＲＭＳＥとを比較した。
【０２０１】
図２４は、本実施の形態３における実験の結果を示す図である。図２４に示すように、パワーファクター及び電気抵抗率のいずれも、本実施の形態３において提案する記述子を用いることで、予測精度が向上していることがわかる。
【０２０２】
（実施の形態４）
本実施の形態では実施の形態１の予測モデルがニューラルネットワーク装置であるとして説明する。なお、実施の形態２及び／または実施の形態３に示す予測モデルが本実施の形態に示すニューラルネットワーク装置であってもよい。
【０２０３】
以下では、実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略する。まず、本実施の形態を説明するための準備として、ニューラルネットワーク装置に関する一般的な事項について説明する。
【０２０４】
図２５は、本実施の形態４におけるニューラルネットワーク装置の概念を説明する図である。ニューラルネットワーク装置は、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。
【０２０５】
図２５に示されるように、ニューラルネットワーク装置２１００は、ニューロンに相当する複数のユニット２１０５（白丸で示されている）を、入力層２１０１、隠れ層２１０２、及び出力層２１０３に配置して構成される。隠れ層２１０２は、一例として、２つの隠れ層２１０２ａ、２１０２ｂで構成されているが、単一の隠れ層若しくは３以上の隠れ層で構成されてもよい。
【０２０６】
入力層２１０１に近い層を下位層とし、出力層２１０３に近い層を上位層とするとき、ユニットは、下位層に配置された複数のユニットから受信した複数の演算結果と複数の重み値に基づいた演算を行い、当該演算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。
【０２０７】
ニューラルネットワーク装置２１００の機能は、ニューラルネットワーク装置２１００が有する層の数や各層に配置されるユニットの数を表す構成情報と、ユニットでの演算に用いられる重み値を表す重み値Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，・・・］とで定義される。
【０２０８】
ニューラルネットワーク装置２１００によれば、入力層２１０１の各ユニット２１０５に入力データＸ＝［ｘ１，ｘ２，・・・］が入力されることにより、隠れ層２１０２及び出力層２１０３のユニット２１０５において重み値Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，・・・］を用いた演算がなされ、出力層２１０３の各ユニット２１０５から出力データＹ＝［ｙ１，ｙ２，・・・］が出力される。図２５では出力層２１０３は複数のユニットを有するが、出力層は１つユニットを有し、出力層は当該１つのユニットから出力される１つの出力データＹ＝ｙ１が出力されてもよい。
【０２０９】
以下では、入力層２１０１、隠れ層２１０２、及び出力層２１０３に配置されるユニット２１０５を、それぞれ、入力ユニット、隠れユニット、及び出力ユニットとも言う。
【０２１０】
本開示では、ニューラルネットワーク装置２１００の具体的な実装について限定しない。ニューラルネットワーク装置２１００は、例えば、再構成可能なハードウェアで実現されてもよく、また、ソフトウエアによるエミュレーションによって実現されてもよい。
【０２１１】
本開示では、ニューラルネットワーク装置２１００の学習の具体的な方法を限定しない。すなわち、ニューラルネットワーク装置２１００の学習は以下で述べる方法以外の周知の学習方法に従って行われてもよい。
【０２１２】
図２６は、本実施の形態４における材料特性値予測装置の構成を示す図である。本実施の形態４における材料特性値予測装置１１００は、プロセッサ１２００と、入力部１２１０と、メモリ１２２０と、出力部２３０とを備える。プロセッサ１２００は、材料記述子生成部１１０１と、特性値予測部１１０２と、学習部１１０３とを備える。また、材料記述子生成部１１０１は、入力取得部１１１０と、組成式判別部１２０と、記述子算出部１３０と、記述子統合部１４０とを備える。プロセッサ１２００に含まれる各部は、例えば、マイクロプロセッサが所定のプログラムを実行することにより発揮されるソフトウエア機能として実現されもよい。メモリ１２２０は、材料情報記憶部１２２１と、母物質リスト記憶部２２２と、予測モデル記憶部１２２３とを備える。
【０２１３】
なお、予測モデルは予測モデル記憶部１２２３と特性値予測部１１０２を含み、予測モデルは図２５に示したニューラルネットワーク装置２１００である。本実施の形態４における材料特性値予測装置１１００は、ユーザの指示により、ニューラルネットワーク装置２１００を学習させる学習モード、または、ニューラルネットワーク装置２１００に材料の特性値を予測させる予測モードに切り替え可能である。
【０２１４】
学習モードでの材料特性値予測装置１１００と予測モードでの材料特性値予測装置１１００の動作は以下の通りである。
【０２１５】
＜学習モードでの材料特性値予測装置の動作＞
図２６、図２７を用いて、本実施の形態４における材料特性値予測装置１１００の学習モードでの動作を説明する。
【０２１６】
図２７は本実施の形態４における材料特性値予測装置の学習モードでの動作を説明するためのフローチャートである。
【０２１７】
材料情報記憶部１２２１は、予め第１材料情報を保持する。第１材料情報は[（材料の組成式）１、（材料の構造）１、（材料が生成される環境）１、（材料の特性値）１、・・・]、〜、[（材料の組成式）ｎ、（材料の構造）ｎ、（材料が生成される環境）ｎ、（材料の特性値）ｎ、・・・]を含む。第１材料情報は、複数の元素それぞれの既知のパラメータを１または複数含んでもよい。元素の既知のパラメータは原子容積値、または、共有結合半径値、または、密度値であってもよい。
【０２１８】
材料が生成される環境とは、当該材料の生成時の温度情報及び／又は当該材料の特性測定時の温度であってもよい。
【０２１９】
材料の特性値は当該材料のパワーファクターを示す値または当該材料の電気抵抗率を示す値であってもよい。
【０２２０】
また、第１材料情報は、複数の元素それぞれの既知のパラメータを１または複数含む。記述子算出部１３０は、母物質から記述子を生成する際及び添加物から記述子を生成する際、この情報を参照する。元素の既知のパラメータは平均原子容積値、または、平均共有結合半径値、または、平均密度値であってもよい。
【０２２１】
入力部１２１０は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルで構成され、種々の情報のユーザによる入力を受け付ける。
【０２２２】
入力部１２１０がユーザから材料特性値予測装置１００を学習モードに切り替える指示を受け付けると、入力取得部１１１０は材料情報記憶部１２２１から第２材料情報に含まれる（材料の組成式）１、〜、（材料の組成式）ｎを取得する（Ｓ１３０１）。
【０２２３】
予測モデル記憶部１２２３は、ニューラルネットワーク装置２１００の構成情報を含む。構成情報は、ニューラルネットワーク装置２１００が有する層の数、層ごとに配置されるユニットの数を示す情報を含む。
【０２２４】
予測モデル記憶部１２２３は、ユニットで行われる演算に用いられる重み値Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，・・・］を含む。ニューラルネットワーク装置２１００を学習させる前は、重み値Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，・・・］は、初期重み値Ｗi＝［ｗi１，ｗi２，・・・］である。ニューラルネットワーク装置２１００を学習させた後は、重み値Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，・・・］は、調整された重み値Ｗｔ＝［ｗｔ１，ｗｔ２，・・・］である。
【０２２５】
特性値予測部１１０２は、入力データＸを受け取る。
【０２２６】
特性値予測部１１０２は、入力データＸが入力ユニットに与えられたとき、上述した構成情報によって示されるユニットの配置に従って、重み値Ｗを用いた演算を行う。
【０２２７】
特性値予測部１１０２は、出力ユニットから出力データＹを出力する。出力データＹは出力ユニットで行われた演算結果であると考えてもよい。
【０２２８】
学習部１１０３はニューラルネットワーク装置２１００を学習させる（S１３０６）。
【０２２９】
図２８は、本実施の形態４における図２７のステップS１３０６の学習処理について説明するためのフローチャートである。
【０２３０】
実施の形態１おけるステップＳ３０２〜Ｓ３０５に示した処理と同様の処理が（材料の組成式）１、〜、（材料の組成式）ｎのそれぞれについて行われた後、学習部１１０３は、記述子統合部１４０から、（材料記述子）１、〜、（材料記述子）ｎを取得する。なお、（材料記述子）１は（材料の組成式）１から生成され、〜、（材料記述子）ｎは（材料の組成式）ｎから生成される。（S１５１０）
学習部１１０３は材料情報記憶部１２２１に記録された第１材料情報を参照し、材料記述子と材料の特性値を対応づけて学習データを生成する。すなわち、学習部１１０３は、学習データ＝｛（ラベル付きデータ１）＝[（材料記述子）１，（材料の特性値）１]、〜、（ラベル付きデータｎ）＝[（材料記述子）ｎ，（材料の特性値）ｎ]｝を生成する（S１５２０）。
【０２３１】
学習部１１０３は、学習部１１０３が生成した学習データと予測モデル記憶部１２２３が保持する初期重み値Ｗi＝［ｗi１，ｗi２，・・・］を用いて、教師あり学習によって、調整された重み値Ｗｔ＝［ｗｔ１，ｗｔ２，・・・］を決定する（S１５３０）。
【０２３２】
教師あり学習では、例えば、学習データに含まれる材料記述子をニューラルネットワーク装置２１００へ入力し、ニューラルネットワーク装置２１００が出力データを出力した場合、当該出力データと当該材料記述子に対応する材料の特性値（＝ラベル）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の値を減少させる勾配に沿って重み値を更新してもよい。
【０２３３】
なお、「学習データに含まれる材料記述子をニューラルネットワーク装置２１００へ入力し、ニューラルネットワーク装置２１００が出力データを出力する」動作は、「学習データに含まれる材料記述子を特性値予測部１１０２へ入力し、特性値予測部１１０２が出力データを出力する」と考えてもよい。
【０２３４】
教師あり学習を行う前に、ｌａｙｅｒ−ｗｉｓｅ  ｐｒｅ−ｔｒａｉｎｉｎｇと呼ばれる教師なし学習によって、重み値を層ごとに調整してもよい。これにより、その後の教師付き学習によって、より正確な評価ができる重み値が得られる。
【０２３５】
教師なし学習では、例えば、ニューラルネットワーク装置２１００への入力データ及び重み値を用いて、材料の特性値であるラベルに依存しない評価値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重み値を更新してもよい。
【０２３６】
ニューラルネットワーク装置２１００に入力される入力データに、正規化、しきい値処理、ノイズ除去、及びデータサイズの統一などを含むデータ整形処理を行ってもよい。正規化は、入力データに限らず、材料の特性値であるラベルに対して行ってもよい。
【０２３７】
入力データＸ＝[入力層の第１ユニットへの入力データ，入力層の第２ユニットへの入力データ，・・・]＝[ｘ１，ｘ２，・・・]とすると、入力データＸ＝[実験環境から決定された第１記述子，実験環境から決定された第２記述子，・・・，母物質を示す式から決定された第１記述子，母物質を示す式から決定された第２記述子，・・・，第１添加物を示す式に含まれる元素記号の係数，第１添加物から決定された第１記述子，第１添加物から決定された第２記述子，・・・，第ｎ添加物を示す式に含まれる元素記号の係数，第ｎ添加物から決定された第１記述子，第ｎ添加物から決定された第２記述子，・・・]であってもよい。
【０２３８】
出力データＹ＝[出力層の第１ユニットから出力データ]＝[ｙ１]とすると、出力データ＝[入力組成式で示される材料のパワーファクターを示す値]または出力データ＝[入力組成式で示される材料の電気抵抗率を示す値]であってもよい。
【０２３９】
実験環境から決定された第１記述子は該材料の生成時の温度情報、実験環境から決定された第２記述子は当該材料の特性測定時の温度であってもよい。
【０２４０】
第１添加物を示す式に含まれる元素記号の係数、・・・、第ｎ添加物を示す式に含まれる元素記号の係数に代えて、入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する第１添加物の組成式に含まれる元素記号中の割合、・・・、入力組成式に含まれる全ての元素記号の係数の和に対する第ｎ添加物の組成式に含まれる元素記号中の割合を使用してもよい。
【０２４１】
入力データは上記入力データから、実験環境から決定された記述子、すなわち、実験環境から決定された第１記述子、実験環境から決定された第２記述子、・・・を除いたものであってもよい。
【０２４２】
入力データは上記入力データから、第１添加物を示す式に含まれる元素記号の係数、・・・第ｎ添加物を示す式に含まれる元素記号の係数を除いたものであってもよい。
【０２４３】
入力データは上記入力データから、入力データは上記入力データから、第１添加物を示す式に含まれる元素記号の係数、・・・第ｎ添加物を示す式に含まれる元素記号の係数、実験環境から決定された記述子、すなわち、実験環境から決定された第１記述子、実験環境から決定された第２記述子、・・・を除いたものであってもよい。
【０２４４】
＜予測モードでの材料特性値予測装置の動作＞
図２６、図２９を用いて、本実施の形態４における材料特性値予測装置１１００の予測モードでの動作を説明する。
【０２４５】
図２９は本実施の形態４における材料特性値予測装置の予測モードでの動作を説明するためのフローチャートである。
【０２４６】
入力部１２１０はユーザから材料特性値予測装置１１００を予測モードに切り替える指示を受け付けた後、入力部１２１０は、ユーザから、材料の特性値の予測を所望する材料の組成式の情報を含む第２材料情報の入力を受け付け、入力取得部１１１０へ送信する。入力部１２１０は、材料の特性値の予測を所望する材料の組成式に対応する材料の構造を示す情報及び／または材料の特性値の予測を所望する材料の組成式に対応する材料が生成される実験環境を示す情報のユーザによる入力を受け付け、第２材料情報はこれらの情報を含んでもよい。
【０２４７】
入力取得部１１０は、入力部１２１０から材料の組成式を受け取る。材料の組成式を入力組成式と呼んでもよい。
【０２４８】
ニューラルネットワーク装置２１００は、記述子統合部１４０によって生成された材料記述子を、入力ユニットへの入力として受け取ると、ニューラルネットワーク装置２１００は、予測モデル記憶部１２２３に記憶されている構成情報によって示されるユニットの配置に従って、調整された重み値Ｗｔを用いた演算を行い、材料の特性値を出力ユニットから出力する。上記した動作は、「特性値予測部１１０２は、記述子統合部１４０によって生成された材料記述子を受け取る。特性値予測部１１０２は、受け取った材料記述子を入力とし、予測モデル記憶部１２２３に記憶されている構成情報によって示されるユニットの配置に従って、調整された重み値Ｗｔを用いた演算を行い、材料の特性値を出力する」と考えてもよい（Ｓ２３０６）。
【０２４９】
以上で、実施の形態４の説明を終える。
【０２５０】
本開示において、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又は図に示されるブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩやＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。
【０２５１】
さらに、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていてもよい。
【０２５２】
本開示では、予測モデルの具体的な実装について限定しない。予測モデルは、例えば、再構成可能なハードウェアで実現されてもよく、また、ソフトウエアによるエミュレーションによって実現されてもよい。
【０２５３】
各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２５４】
本開示に係る材料記述子生成方法、材料記述子生成装置及び材料記述子生成プログラムは、材料の特性値の予測性能を向上させることができるので、材料の所定の特性値を予測する予測モデルに入力される記述子を生成する材料記述子生成方法、材料記述子生成装置及び材料記述子生成プログラムとして有用である。【０２５５】
また、本開示に係る予測モデル構築方法、予測モデル構築装置及び予測モデル構築プログラムは、材料の特性値の予測性能を向上させることができるので、材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築方法、予測モデル構築装置及び予測モデル構築プログラムとして有用である。
【符号の説明】
【０２５６】
１００，１００Ａ，１００Ｂ，１１００    材料特性値予測装置
１０１，１０１Ａ，１０１Ｂ，１１０１    材料記述子生成部
１０２，１１０２    特性値予測部
１０３，１１０３    学習部
１１０，１１１０    入力取得部
１２０，１２０Ａ，１２０Ｂ    組成式判別部
１３０    記述子算出部
１４０    記述子統合部
２００，２００Ａ，２００Ｂ，１２００    プロセッサ
２１０，１２１０    入力部
２２０，２２０Ａ，１２２０    メモリ
２２１，１２２１    材料情報記憶部
２２２    母物質リスト記憶部
２２３，１２２３    予測モデル記憶部
２３０    出力部
２１００    ニューラルネットワーク装置
【図１】
2020031671.tif 000008
【図２】
2020031671.tif 000009
【図３】
2020031671.tif 000010
【図４】
2020031671.tif 000011
【図５】
2020031671.tif 000012
【図６】
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【図７】
2020031671.tif 000014
【図８】
2020031671.tif 000015
【図９】
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【図１０】
2020031671.tif 000017
【図１１】
2020031671.tif 000018
【図１２】
2020031671.tif 000019
【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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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月22日(2020.5.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、
材料記述子生成方法。
【請求項２】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、
複数の母物質を示す複数の式を含む母物質リストを取得するステップと、
前記複数の母物質を示す複数の式のそれぞれと前記組成式との組成差分値を算出するステップと、
算出された複数の組成差分値のうちの最小の組成差分値である最小組成差分値と、前記最小組成差分値を算出する際に用いられた第１母物質を示す第１式とを取得するステップと、前記複数の母物質を示す式は前記第１母物質を示す第１式を含み、
前記最小組成差分値が閾値以下であるか否かを判断するステップと、
前記最小組成差分値が前記閾値より大きいと判断された場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップと、
前記最小組成差分値が前記閾値以下であると判断された場合、前記第１式と前記組成式との差分の式を示す差分組成式を取得するステップと、
前記差分組成式に基づいて、第２式を生成するステップとを含み、
前記１または複数の添加物を示す１または複数の式は前記第２式を含む、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項３】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを生成するステップは、
前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、
前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、
前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素記号を前記添加物リストへ追加するステップと、
前記係数が前記閾値より大きいと判断した場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、
前記組成式に含まれる全ての元素記号関して前記添加物リストへ追加または前記母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、
前記母物質元素リストに含まれる前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項４】
前記母物質を示す式と前記添加物リストとを判別するステップは、
複数の母物質を示す式を含む母物質リストを取得するステップと、
前記組成式における複数の元素記号の複数の係数の和が整数であるか否かを判断するステップと、
前記和が整数であると判断した場合、前記組成式から１の元素記号と前記１の元素記号の係数とを選択するステップと、
前記係数が閾値より大きいか否かを判断するステップと、
前記係数が前記閾値以下であると判断した場合、前記１の元素を前記添加物リストへ追加するステップと、
前記係数が前記閾値より大きいと判断した場合、前記１の元素記号と前記係数の小数部分を繰り上げて生成した新係数との組み合わせた式を母物質元素リストへ追加するステップと、
前記組成式に含まれる全ての元素記号に関して前記添加物リストへ追加または前記母物質元素リストへ追加を行い、これにより、前記母物質元素リストは前記組み合わせた式を複数含み、
前記母物質元素リストに含まれる前記複数の組み合わせた式を統合した母物質を示す式を導出するステップと、
導出した前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在するか否かを判断するステップと、
前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在すると判断された場合、前記母物質を示す式と前記添加物リストとを出力するステップと、
前記和が整数ではないと判断した場合、又は前記母物質を示す式が前記母物質リストに存在しないと判断した場合、前記組成式に不採用ラベルを付与するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項５】
前記材料が生成される環境を示す環境情報を取得するステップをさらに含み、
前記複数の記述子を算出するステップは、
前記環境情報に対応する記述子を算出するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項６】
前記材料の構造を示す構造情報を取得するステップをさらに含み、
前記複数の記述子を算出するステップは、
前記構造情報に対応する記述子を算出するステップと、
を含む請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項７】
前記複数の記述子を算出するステップは、前記１または複数の添加物を示す１または複数の式に含まれる１つの添加物を示す式の係数を記述子と生成する、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項８】
前記複数の記述子を算出するステップは、前記添加物リストに含まれる前記１または複数の添加物を示す１または複数の式の１または複数の係数のそれぞれを、前記組成式に含まれる全ての係数の和で割った数値を記述子として生成する、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項９】
前記複数の記述子を算出するステップは、第１係数を増加させることにより、第２係数を減少させた場合、前記減少させた量を示す係数を記述子として生成し、
前記１または複数の添加物を示す前記１または複数の式は前記第１係数を有する第１の元素記号と、前記第２係数を有する第２の元素記号を含む、
請求項１に記載の材料記述子生成方法。
【請求項１０】
材料の組成式を取得する取得部と、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを判別する判別部と、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出する算出部と、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力する出力部とを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、
材料記述子生成装置。
【請求項１１】
コンピュータに実行させる材料記述子生成プログラムであって、
前記材料記述子生成プログラムは、
材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップとを含み、
前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、材料記述子生成プログラム。
【請求項１２】
材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置における予測モデル構築方法であって、
前記材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される少なくとも１の添加物を示す式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップと、
前記材料記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、
を含む、予測モデル構築方法。
【請求項１３】
（削除）
【請求項１４】
所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築装置であって、
前記材料の組成式を取得する取得部と、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを判別する判別部と、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出する算出部と、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力する出力部と、
前記材料記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させる学習部と、
を備える予測モデル構築装置。
【請求項１５】
所定の材料の所定の特性値を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築プログラムであって、
前記材料の組成式を取得するステップと、
前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップと、
前記材料記述子を入力値として用いて前記予測モデルを学習させるステップと、
をコンピュータに実行させる予測モデル構築プログラム。
【請求項１６】
材料の組成式を示す組成式情報を取得するステップと、
前記組成式情報から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される１または複数の添加物を示す１または複数の式を含む添加物リストとを有する情報を生成するステップと、
前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップと、
前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップと、
を含む材料記述子生成方法。
【国際調査報告】
2020031671.tif 000038
2020031671.tif 000039
2020031671.tif 000040
2020031671.tif 000041