習なしで取り組むことができますが、今回機械学習を用いることで、大幅な時間短縮ができることが分かりました。今回の予測では、構造の候補を機械学習によって1/5に絞り込み、探索範囲を狭めることで、計算時間を1/8に短縮できました。今後学習済みモデルの汎用性を高めることで更なる展開が期待できます。
4月18日（木）は、 崎山博史先生（山形大学理学部） に分子構造＋機械学習というテーマで発表していただきました。
変形可能な柔軟な分子の構造を予測することは、科学において重要な問題です。この問題には機械学習なしで取り組むことができますが、今回機械学習を用いることで、大幅な時間短縮ができることが分かりました。今回の予測では、構造の候補を機械学習によって1/5に絞り込み、探索範囲を狭めることで、計算時間を1/8に短縮できました。今後学習済みモデルの汎用性を高めることで更なる展開が期待できます。
習なしで取り組むことができますが、今回機械学習を用いることで、大幅な時間短縮ができることが分かりました。今回の予測では、構造の候補を機械学習によって1/5に絞り込み、探索範囲を狭めることで、計算時間を1/8に短縮できました。今後学習済みモデルの汎用性を高めることで更なる展開が期待できます。 CATEGORY
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