機械学習による沸点、屈折率、比誘電率の推算[和歌山県工業技術センター様]

沸点に関する機械学習モデルの予測値と実測値の相関を示しています。GCNを用いたモデルは、トレーニングデータ・テストデータともに高い相関を示し、信頼性の高い予測が可能であることが確認されました。

新たな化合物に対する沸点予測値と実測値の比較です。2種類の化合物に対して予測を行い、いずれも実測値と良好な一致を示しています。

文献から658件の屈折率データを用いて学習モデルを構築し、炭化水素系化合物で良好な予測精度を得ました。一方、ケイ素系化合物では誤差が大きかったため、28件の追加データで転移学習を行い、予測精度を大幅に改善しました。転移学習により、少量のデータで効率的にモデルを強化できました。