特開2026-65807IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

機械学習方法及び条件探索方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】 適切な説明変数を用いて、良好な精度で効率的に樹脂組成物の物性値を予測すること。
【解決手段】 機械学習方法は、樹脂組成物の原料の情報、原料の配合量、製造条件及び物性測定条件の少なくとも１つ以上を示す説明変数と、前記説明変数に対応する樹脂組成物の物性を示す目的変数とを含む学習データから、機械学習に用いられる説明変数を選択するステップと、前記学習データのうち、選択される説明変数と当該説明変数に対応する目的変数とを用いて学習モデルを構築するステップと、を有する。
【選択図】 図２

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、学習モデルの生成時に様々な変数を用いて機械学習する場合には、予測値に対する影響が小さい変数についても計算に用いられるため、学習モデルの品質向上に限界があり、良好な精度で物性値を予測することが困難であるという問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の一態様によれば、機械学習方法は、樹脂組成物の原料の情報、原料の配合量、製造条件及び物性測定条件の少なくとも１つ以上を示す説明変数と、前記説明変数に対応する樹脂組成物の物性を示す目的変数とを含む学習データから、機械学習に用いられる説明変数を選択するステップと、前記学習データのうち、選択される説明変数と当該説明変数に対応する目的変数とを用いて学習モデルを構築するステップと、を有する。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、一実施の形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】 図２は、一実施の形態に係る条件探索方法を示すフロー図である。
【図3】 図３は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図

１０１ プロセッサ １０２ 主記憶装置 １０３ 補助記憶装置 １０４ Ｉ／Ｏインタフェース １０５ ＮＷインタフェース

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