【事例集】材料研究のための機械学習

無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方…

ズされたポリマー用記述子を使用した予測モデルでは、一般的な記述子を使用した場合と比較して、二乗平均平方根誤差(RMSE)が、38Kから11Kへと大幅に減少 ■周期的な3次元記述子を使用して、窒化ケイ素の29Si NMR化学シフトを正確に予測できるモデルの構築 ■化学組成や構造に基づいた140個の記述子を使用したモデルによって、1181個(60元素以上)の無機結晶の体積弾性率を高精度に予測(R...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社