AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-19
分子構造スクリーニングのための空間統計
原題: Spatial statistics for screening molecular structures
計算材料探索の主流である深層学習モデルは、大量のDFTラベル付き構造を必要とするため、データの少ない分子スクリーニングでは実用的でないと指摘する。本研究は分子構造をボクセル化したスカラー場とし、高速フーリエ変換で二点相関を求め、主成分分析で得た低次元表現を使う空間統計による特徴量設計を提案する。これにより10サンプル程度の学習データで誤差2%未満の予測を達成し、周期結晶、高エントロピー合金、非周期有機分子で実証した。