東大、ガラスの構造変化予測を大幅に高精度化する新たな深層学習手法を開発

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東京大学(東大)は2月27日、深層学習手法の一種「グラフニューラルネットワーク」(GNN)を用いて、ガラスの原子配置から、原子の運動によって構造が変化する様子を予測する新手法「BOTAN(BOnd TArgeting Network)」を開発し、予測精度の世界記録を大きく更新したことを発表した。