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公開番号2025081978
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-28
出願番号2023195126
出願日2023-11-16
発明の名称予測方法および予測システム
出願人株式会社ジーシー
代理人個人,個人
主分類G16C 60/00 20190101AFI20250521BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】複数の特性を満たすことが要求される材料の設計を効率化する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る方法は、予測システムが実行する方法であって、材料の組成と製造条件を取得することと、材料の組成と製造条件から前記材料の複数の特性を予測する機械学習モデルに、前記取得した材料の組成と製造条件を入力して、前記材料の複数の特性を予測することと、を含み、前記機械学習モデルは、連続確率分布の混合に基づいている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
予測システムが実行する方法であって、
材料の組成と製造条件を取得することと、
材料の組成と製造条件から前記材料の複数の特性を予測する機械学習モデルに、前記取得した材料の組成と製造条件を入力して、前記材料の複数の特性を予測することと、を含み、
前記機械学習モデルは、連続確率分布の混合に基づいている、方法。
続きを表示（約 930 文字）【請求項２】
予測システムが実行する方法であって、
材料の複数の特性を取得することと、
材料の組成と製造条件から前記材料の複数の特性を予測する機械学習モデルを逆解析に用い、前記取得した材料の複数の特性から、前記材料の組成と製造条件を予測することと、を含み、
前記機械学習モデルは、連続確率分布の混合に基づいている、方法。
【請求項３】
前記材料の複数の特性を表す空間内に各材料を配置することによって、各材料の複数の特性を可視化すること、をさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記空間は、前記材料の複数の特性が次元削減された後の次元数の空間である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記材料の複数の特性を取得することは、前記空間内での領域の指定を取得して前記領域に対応する前記材料の複数の特性を特定することである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記機械学習モデルは、混合スチューデントｔ回帰モデルである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
前記特性は、前記材料の色および透明性に関する特性である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項８】
色および透明性に関する前記特性は、ＣＩＥＬａｂ表色系の値、全光線透過率、平行光成分、拡散（散乱）光成分、ＴｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙＰａｒａｍｅｔｅｒ（ＴＰ値）、ヘーズ、ＣｏｎｔｒａｓｔＲａｔｉｏ（ＣＲ値）、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項９】
色および透明性に関する前記特性は、Ｌ
＊
値、ａ
＊
値、ｂ
＊
値、全光線透過率、平行光成分、拡散（散乱）光成分、ＴｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙＰａｒａｍｅｔｅｒ（ＴＰ値）、ヘーズ、ＣｏｎｔｒａｓｔＲａｔｉｏ（ＣＲ値）である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項１０】
前記材料は、ガラスセラミックスである、請求項１または２に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測方法および予測システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、材料開発では、実際に材料を試作して当該材料の特性を評価するという手法がとられていた。現在、マテリアルズインフォマティクスと呼ばれる、機械学習を用いて材料の特性を予測する手法もとられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１１１３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、歯科用のガラスセラミックスでは、色および透明性に関する複数の特性を満たさなければならず、複数の特性を満たすことが要求される材料の設計を効率化できることが望まれている。
【０００５】
そこで、本発明では、複数の特性を満たすことが要求される材料の設計を効率化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る方法は、予測システムが実行する方法であって、材料の組成と製造条件を取得することと、材料の組成と製造条件から前記材料の複数の特性を予測する機械学習モデルに、前記取得した材料の組成と製造条件を入力して、前記材料の複数の特性を予測することと、を含み、前記機械学習モデルは、連続確率分布の混合に基づいている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、複数の特性を満たすことが要求される材料の設計を効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る全体の構成を示す図である。
本発明の一実施形態に係る予測装置の機能ブロック図である。
本発明の一実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
本発明の一実施形態に係る複数の特性の予測処理のフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る組成と製造条件の予測処理のフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る学習処理のフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る混合スチューデントｔ回帰モデルと混合ガウス回帰モデルの比較結果である。
本発明の一実施形態に係る混合スチューデントｔ回帰モデルと混合ガウス回帰モデルの比較結果である。
本発明の一実施形態に係る混合スチューデントｔ回帰モデルの実証試験処理のフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る狙い値と実験値の比較結果である。
本発明の一実施形態に係る予測値と実験値の比較結果である。
本発明の一実施形態に係る材料の特性を可視化した画面の一例である。
本発明の一実施形態に係る材料の特性を可視化した画面の一例である。
本発明の一実施形態に係る材料の特性を可視化した画面上での特性の指定について説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る予測装置、学習装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１０】
＜用語の説明＞
・本明細書において、「材料」は、任意の材料であってよい。例えば、「材料」は、医療用材料（例えば、歯科用材料）である。例えば、「材料」は、セラミックス、ガラス、ガラスセラミックス、高分子材料、コンポジットレジン、グラスアイオノマー、金属（例えば、歯科用のセラミックス、歯科用のガラスセラミックス、歯科用の高分子材料、歯科用のコンポジットレジン、歯科用のグラスアイオノマー、歯科用の金属、歯科用の印象材）のいずれかである。
・本明細書において、「特性」は、任意の特性であってよい。例えば、「特性」は、材料の色および透明性に関する特性である。例えば、材料の色および透明性に関する特性は、ＣＩＥＬａｂ表色系の値（例えば、Ｌ
＊
値、ａ
＊
値、ｂ
＊
値、のうちの少なくとも１つ）、全光線透過率（ＴＴ値）、平行光成分（ＰＴ値）、拡散（散乱）光成分（ＤＩＦ）、ＴｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙＰａｒａｍｅｔｅｒ（ＴＰ値）、ヘーズ、ＣｏｎｔｒａｓｔＲａｔｉｏ（ＣＲ値）、のうちの少なくとも１つを含む。つまり、材料の色および透明性に関する特性として、ＣＩＥＬａｂ表色系の値（例えば、Ｌ
＊
値、ａ
＊
値、ｂ
＊
値、のうちの少なくとも１つ）、全光線透過率（ＴＴ値）、平行光成分（ＰＴ値）、拡散（散乱）光成分（ＤＩＦ）、ＴｒａｎｓｌｕｃｅｎｃｙＰａｒａｍｅｔｅｒ（ＴＰ値）、ヘーズ、ＣｏｎｔｒａｓｔＲａｔｉｏ（ＣＲ値）、の全部を用いてもよいし、一部を用いてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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