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公開番号2024056017
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-19
出願番号2024034182,2021546951
出願日2024-03-06,2020-09-17
発明の名称推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法
出願人株式会社Preferred Networks
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 5/04 20230101AFI20240412BHJP(計算;計数)
要約【課題】物質系のエネルギー予測モデルを構築する。
【解決手段】推定装置は、1又は複数のメモリと、1又は複数のプロセッサと、を備える。前記1又は複数のプロセッサは、原子に関するベクトルから潜在空間における原子の特徴を抽出する第1ネットワークに、前記原子に関するベクトルを入力し、前記第1ネットワークを介して、潜在空間における原子の特徴を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
１又は複数のメモリと、
１又は複数のプロセッサと、
を備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
原子に関するベクトルから潜在空間における原子の特徴を抽出する第１ネットワークに、前記原子に関するベクトルを入力し、
前記第１ネットワークを介して、潜在空間における原子の特徴を推定する、
推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
DFT（密度汎関数理論：Density Functional Theory）等の第一原理計算のような量子化学計算は、化学的な背景から電子系のエネルギー等の物性を計算するため、比較的信頼性と解釈性が高い。その反面、計算時間がかかり、網羅的な材料探索には適用が困難であり、発見された材料の特性を理解するための解析に用いられているのが現状である。これに対して、近年深層学習技術を用いた物質の物性予測モデル開発が急速に発展している。
【０００３】
しかしながら、上述したように、DFTでは計算時間が長い。一方で、深層学習技術を用いたモデルでは、物性値の予測は可能であるが、既存の座標入力が可能なモデルでは、原子の種類を増やすのが困難であり、また、分子、結晶等の異なる状態やその共存状態を同時に扱うことが困難であった。
【発明の開示】
【０００４】
一実施形態は、物質系の物性値推定の精度を向上した推定装置、方法、及び、その訓練装置、方法を提供する。
【０００５】
一実施形態によれば、推定装置は、１又は複数のメモリと、１又は複数のプロセッサと、を備える。前記１又は複数のプロセッサは、原子に関するベクトルから潜在空間における原子の特徴を抽出する第１ネットワークに、前記原子に関するベクトルを入力し、前記第１ネットワークを介して、潜在空間における原子の特徴を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
一実施形態に係る推定装置の模式的なブロック図。
一実施形態に係る原子特徴取得部の模式的な図。
一実施形態に係る分子等の座標設定の一例を示す図。
一実施形態に係る分子等のグラフデータ取得の一例を示す図。
一実施形態に係るグラフデータの一例を示す図。
一実施形態に係る推定装置の処理を示すフローチャート。
一実施形態に係る訓練装置の模式的なブロック図。
一実施形態に係る原子特徴取得部の訓練における構成の模式的な図。
一実施形態に係る物性値の教師データの一例を示す図。
一実施形態に係る原子の物性値を訓練した様子を示す図。
一実施形態に係る構造特徴抽出部の模式的なブロック図。
一実施形態に係る全体的な訓練の処理を示すフローチャート。
一実施形態に係る第１ネットワークの訓練の処理を示すフローチャート。
一実施形態に係る第１ネットワークの出力による物性値の例を示す図。
一実施形態に係る第２、第３、第４ネットワークの訓練の処理を示すフローチャート。
一実施形態に係る物性値の出力の例を示す図。
一実施形態に係る推定装置又は訓練装置の実装例。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図面及び実施形態の説明は一例として示すものであり、本発明を限定するものではない。
【０００８】
［推定装置］
図１は、本実施形態に係る推定装置１の機能を示すブロック図である。本実施形態の推定装置１は、原子の種類等の情報と座標の情報、及び、境界条件の情報から分子等（以下、単原子分子、分子、結晶を含むものを分子等と記載する）である推定対象の物性値を推定して出力する。この推定装置１は、入力部１０と、記憶部１２と、原子特徴取得部１４と、入力情報構成部１６と、構造特徴抽出部１８と、物性値予測部２０と、出力部２２と、を備える。
【０００９】
推定装置１は、入力部１０を介して分子等である推定対象情報である原子の種類及び座標と、境界条件等、必要な情報が入力される。本実施形態では、例えば、原子の種類、座標、境界条件の情報が入力されるものとして説明するが、これには限られず物性値を推定したい物質の構造が定義されるような情報であればよい。
【００１０】
原子の座標は、例えば、絶対空間等における原子の３次元座標である。例えば、並進不変、回転不変な座標系を用いた座標系における座標であってもよい。これには限られず、推定対象となる分子等の物体における原子の構造が適切に表現できる座標系をもちいた座標であればよい。この原子の座標を入力することにより、分子等においてどのような相対的な位置に存在するかを定義することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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