電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン (ESS/通ソ/ISS)
技報アーカイブ (エレソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2015-11-26 15:00
[ポスター講演]ガウス過程を用いた選択的サンプリングとその材料分野への応用
平野大輔名工大)・豊浦和明名大)・世古敦人京大)・志賀元紀岐阜大)・桑原彰秀JFCC)・烏山昌幸名工大)・設楽一希京大)・竹内一郎名工大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 計算材料科学の分野において対象物質の物理現象や物性を調べる一つの方法として,物質内部のポテンシャルエネルギー局面(potential energy surface: PES)を網羅的に評価する方法が存在する.
しかし, PESを網羅的,かつ正確に評価するためには膨大な計算コストが必要となる.
そこで,本研究では機械学習に基づく選択的なサンプリングによって,興味のある物性を示すであろう領域を効率的に探索する方法を提案する.
具体的には,ガウス過程によってPESを統計的に近似することで,予測分布に基づく選択的なサンプリングの指標を与えられることを示す.
また,計算機実験では${rm BaZrO_3}$の低PES領域の同定問題を通して,提案法の有効性を実証する. 
(英) Various physical phenomena and properties of an unknown material are often revealed by exhaustively evaluating the entire potential energy surface (PES) in th configuration space. However, especially when an accurate non-empirical PES evaluation is required, the computational cost of such an exhaustive evaluation is prohibitively large. In this paper, we introduce machine learning-based sampling spproach for reducing the large computational cost which can be used for investigating some specific physical properties. Our key idea is to develop a statistical model of the PES by using emph{Gaussian process (GP)} and use the GP model for selectively evaluating the region of interest that characterizes our target physical properties. We demonstrate the efficacy of the proposed approach by applying it to one of the well-studied proton conduction oxides, ${rm BaZrO_3}$.
キーワード (和) ガウス過程 / マテリアルインフォマティクス / / / / / /  
(英) Gaussian Process / material informatics / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-66, pp. 99-106, 2015年11月.
資料番号 IBISML2015-66 
発行日 2015-11-19 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2015-11-25 - 2015-11-27 
開催地(和) つくば国際会議場 
開催地(英) Epochal Tsukuba 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2015) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2015-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ガウス過程を用いた選択的サンプリングとその材料分野への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Selective sampling by using Gaussian Process and its application to material science 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ガウス過程 / Gaussian Process  
キーワード(2)(和/英) マテリアルインフォマティクス / material informatics  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 平野 大輔 / Daisuke Hirano / ヒラノ ダイスケ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 豊浦 和明 / Kazuaki Toyoura / トヨウラ カズアキ
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 世古 敦人 / Atsuto Seko / セコ アツト
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto Univesity (略称: Kyoto Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 志賀 元紀 / Motoki Shiga / シガ モトキ
第4著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 桑原 彰秀 / Akihide Kuwabara / クワバラ アキヒデ
第5著者 所属(和/英) 一般財団法人ファインセラミックスセンター (略称: JFCC)
Japan Fine Ceramics Center (略称: JFCC)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ
第6著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 設楽 一希 / Kazuki Shitara / シタラ カズキ
第7著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto Univesity (略称: Kyoto Univ.)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第8著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2015-11-26 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2015-66 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.323 
ページ範囲 pp.99-106 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2015-11-19 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会