姉妹書である『詳解 マテリアルズインフォマティクス』の「有機化合物に対する深層学習の応用例」「深層学習を応用した無機材料の設計」を抜き出してきたような内容だった。事例が豊富に紹介されている反面、基本的な予測モデルの説明がないので、人によってはセットで読まないと理解が難しいかもしれない。
前回、大量のサンプルをどのように集めるかについて書いたが、事例を見ていると数千で訓練して、数百を生成するといったオーダーのものが多い。かなり少ないような印象を受けたが、それでもその後の実験で合成に成功しているような例もあった。半教師あり学習を利用したり合成可能性でランク付けしたりと、様々な手法を駆使してこの量の問題を補完しているようであった。
有効な素材を見つけるためにこれだけの試行錯誤がなされているのだから、まだまだ研究されていない領域も多いのだろう。その意味では、今後の発展が楽しみな分野であると言える。