超伝導材料の転移温度予測における事例間の繋がりを考慮した知識グラフの有効性の調査

えられる．材料分野でGNNを利用した手法の1つ近年，データ駆動で材料開発を行うマテリアルとして，Hatakeyamaら[14]はテーブルデータベースズ・インフォマティクス（MaterialsInformatics;MI）に記録されている材料の各事例を，組成式・構造・の発展に伴い，属人的な知見への依存を減らした文字を頂点で，それぞれの頂点の関係を辺で表現す効率的な材料開発が活発化している．MIによるる知識グラフに変換して，GNNを学習することで，材料開発のアプローチの1つとして，機械学習を材料分野の物性値予測において高い予測性能を示し用いて材料の物性値を予測する研究がある．材料た．しかし，この方法では，事例ごとに知識グラフの組成式，構造情報などを入力として材料の物性を作成するため，事例間を繋ぐ辺が無く，材料間の値を予測する手法が提案されており，より高性能繋がりを考慮できない．さらに，転移温度予測に対に物性値を予測するための研究が進められているして，知識グラフを利用した例はなく，その有効性[1,2,3,4,5,6]．は未知のままである．材料研究において，注目されている材料の一つにそこで本研究では，超伝導材料の転移温度予測に―1773―.おける知識グラフの有効性の調査を目的として，材料の組成式・構造・論文題名からなる知識グラフを入力とした転移温度予測モデルを提案する．知識グラフにより，組成式・構造・論文において事例間で繋がりを持つ材料が互いに及ぼし合う影響を捉えることができれば，より高性能な予測ができると期待できる．本研究の貢献は以下の通りである．•超伝導材料分野における知識グラフを利用した転移温度予測モデルの提案•データベースの事例間の繋がりによる転移温度予測への有効性の確認