イタリアにあるボローニャ大学のCristiano Fragassaら研究者は、設計における構造や材料選択において重要な指標となる、鋳造合金の機械的特性を、機械学習手法により推定し、その手法の当分野における有効性を実験により証明しようと試みた。鋳造合金の機械的特性は、構成金属種や処理パラメータ等様々な要因の影響により変化し、従来推定することが難しいものであった。

研究のポイントはこうだった。

✔️課題： 鋳造合金の機械的特性を推定する手段として、機械学習の有効性を確認する。 ✔️解決手法： パターン認識に特化した機械学習手法を用いて、顕微鏡写真から抽出されたマクロ指標を解析し、鋳造合金の機械的特性を推定する。 ✔️結果： ランダムフォレスト、人工ニューラル・ネットワーク、k近傍法という、3つの機械学習アルゴリズムで、鋳造合金の機械的特性を推定する手段として、それらの有効性が確認された。

では研究の詳細を見てみよう。

鋳造合金の機械的性質の推定の難しさ