北海道大学の清水研一教授と陳鐸天大学院生、産業技術総合研究所の峯真也研究員らは、外挿的機械学習を用いて低温逆水性ガスシフト(RWGS)触媒を開発した。白金触媒に最大5種類の元素を添加して性能を上げる。元素の電気陰性度や密度などの値を学習させる。すると学習データにない元素の効果を予測できる。実際に触媒研究者が想定しなかった元素が提案され、触媒活性が約1・6倍に向上した。 触媒研究に機械学習を活用する …
北海道大学の清水研一教授と陳鐸天大学院生、産業技術総合研究所の峯真也研究員らは、外挿的機械学習を用いて低温逆水性ガスシフト(RWGS)触媒を開発した。白金触媒に最大5種類の元素を添加して性能を上げる。元素の電気陰性度や密度などの値を学習させる。すると学習データにない元素の効果を予測できる。実際に触媒研究者が想定しなかった元素が提案され、触媒活性が約1・6倍に向上した。 触媒研究に機械学習を活用する …