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ペロブスカイトX線検出器における機械学習支援パラメータ解析

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田中専務

拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「ペロブスカイトのX線検出器で機械学習を使えば性能が分かる」と聞かされたのですが、そもそも何が変わるのか見当がつきません。投資に値する技術でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば経営判断に必要なポイントが見えてきますよ。要点は三つにまとめられます。まず、材料のどの性質が検出器性能に効いているかが短時間で分かること、次に実験データを補強して無駄な試作を減らせること、最後にモデルが示す要因は物理的にも説明可能であることです。

田中専務

なるほど。部下には「ランダムフォレストが良いらしい」と言われましたが、それが何でどう現場に効くのかが分かりません。現場の試作を減らしてコストが下がるのなら投資を考えたいのです。

AIメンター拓海

ランダムフォレスト回帰、Random Forest Regression (RFR、ランダムフォレスト回帰)は多数の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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