限定性・偏向性のあるデータから新材料を推薦するシステムを開発 ～証拠理論を用いたシステムを開発し、新規合金薄膜材料合成で実証～
DAM Hieu-Chi 教授（JAIST：計画A03）
【概要】
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学・先端科学技術研究科 知識マネジメント領域のDAM Hieu-Chi（ダム ヒョウ チ）教授、HUYNH Van-Nam教授、NGUYEN Duong-Nguyen助教、HA Minh-Quyet大学院生、国立研究開発法人物質・材料研究機構の長田貴弘博士、知京豊裕博士、木野日織博士、国立研究開発法人産業技術総合研究所・機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターの三宅隆研究チーム長、HPCシステムズ株式会社のNGUYEN Viet-Cuong博士、およびCompiegne工科大学（フランス）のDENOEUX Thierry教授らの共同チームは、証拠理論を用いたデータ駆動型アプローチによる新材料推薦システムを開発し、ハイエントロピー合金（多数の元素からなる複雑な組成をもった合金）の研究開発への適用および実験検証により、薄膜で新たな単相合金薄膜材料の合成に成功しました。
Abstract
Existing data-driven approaches for exploring high-entropy alloys (HEAs) face three challenges: numerous element-combination candidates, designing appropriate descriptors, and limited and biased existing data. To overcome these issues, here we show the development of an evidence-based material recommender system (ERS) that adopts Dempster–Shafer theory, a general framework for reasoning with uncertainty. Herein, without using material descriptors, we model, collect and combine pieces of evidence from data about the HEA phase existence of alloys. To evaluate the ERS, we compared its HEA-recommendation capability with those of matrix-factorization- and supervised-learning-based recommender systems on four widely known datasets of up-to-five-component alloys. The k-fold cross-validation on the datasets suggests that the ERS outperforms all competitors. Furthermore, the ERS shows good extrapolation capabilities in recommending quaternary and quinary HEAs. We experimentally validated the most strongly recommended Fe–Co-based magnetic HEA (namely, FeCoMnNi) and confirmed that its thin film shows a body-centered cubic structure.
Minh-Quyet Ha, Duong-Nguyen Nguyen, Viet-Cuong Nguyen, Takahiro Nagata, Toyohiro Chikyow, Hiori Kino, Takashi Miyake, Thierry Denœux, Van-Nam Huynh, Hieu-Chi Dam*, Nat. Comput. Sci. 1, 470-478 (2021). "Evidence-based recommender system for high-entropy alloys"
DOI: 10.1038/s43588-021-00097-w
Published on June 19, 2021
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