2023.4.21改訂(2020.10.22)
ニューラルネットワークを用いた酸化物ガラスの物性推算と遺伝的アルゴリズムを用いた組成決定システムの開発
2000年春の計算機化学討論会での発表を聞いた方から、「内容は同じで良いから、触媒学会で話をしてくれないか？」と頼まれ講演を行った。当時はJAVA言語を使ってプログラムを作成してた。
「ニューラルネットワークを用いた酸化物ガラスの物性推算と遺伝的アルゴリズムを用いた組成決定システムの開発」と言うタイトルだから、初めて、NN法-GA法をペアで使うことを意識した発表だ。
ブラウザー上で酸化物のmol%を入れると、物性を推算する。
欲しい物性を入れると、それを満足する組成を探索する。
毎晩毎晩、データを増やし、15万件ぐらいのガラスのデータベースを作って、ニューラルネットワークに学習させた。
今思うと、よくあんな遅いコンピュータ、容量の小さいハードディスクでこんな事ができたと思う。
学会発表の時に使っていたJavaアプレットの復刻版を作った。
このプログラムに、KとNaの量を変化させて予測値を得ると、混合アルカリ効果の予測値が得られる。
逆にほしいガラスの物性値が決まっていて、それを満足する組成を得るには逆設計プログラムを使う。
他の物性値を同じにして軽量化を図りたい時にこうしたプログラムを作り、コンピュータに組成の候補を作ってもらう。
20年以上前にこんなものが動いていて、今も動き続けるのにちょっと感動した。
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