機械学習で数百万の論文から材料合成ノウハウを抽出!【AI論文】

企業の研究開発室や、大学の大学院生および教員なら、研究成果を基に論文を書いて出版のために提出するのは大きな仕事のひとつである。

https://youtu.be/Vky9PDKx5KU

国内では2003年の約68,000件/年をピークに論文出版数が徐々に減り始め、2013年には約64,000件というデータがある。
ちなみに米国は2014-2016年の平均論文数は354,831で国際トップ、次いで同時期には中国が281,243件。

そのような数字が年々積み重なっていく状況において、ある特定の分野においても論文の内容を把握していくことは人間には難しい。

そこで研究者らはAI技術を用いて、大量の論文から情報を抽出し、データを整理する手法を確立させたようだ。今回の場合のテーマは、無機材料の合成法の分類だ。

数百万の論文から化学ノウハウを抽出する!

(Featured AI and materials) Data from millions of scientific publication can be classified with Machine Learning! (Publication)

H. Huo, Z. Rong, O. Kononova, W. Sun, T. Botari, T. He, V. Tshitoyan and G. Ceder, “Semi-supervised machine-learning classification of materials synthesis procedures”. npj Computational Materials, 5, 62 (2019). について

DOI: 10.1038/s41524-019-0204-1

3つの要点

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