ZEBRA-Prop

言語モデルを用いた材料物性の予測を軽量化－材料情報の文章入力が可能で、汎用的なPCでも物性予測を可能に－

2026-11-11 東京科学大学東京科学大学などの研究グループは、大規模言語モデル（LLM）を再学習することなく、材料の物性を高精度に予測できる軽量な機械学習手法「ZEBRA-Prop」を開発した。従来のLLMを用いた材料物性予測では、予...

2026-11-11

1603情報システム・データ工学