24卒 インターンES
JOB-MATCHインターン
24卒 | 非公開 | 非公開
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Q.
あなたの研究内容、もしくは勉強してきた内容を、自らが実際に行った役割を交えて、詳しく教えてください。併せて、それをソフトバンクのエンジニアとしてどう役立てたいか、教えてください。
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A.
私が昨年度取り組んだが行った研究テーマは「機械学習を用いた無機固体金属・セラミックス材料の合成可能性判定安定性予測」です。人類が未発見の材料は、組成の自由度から組合せ爆発が起こっており事実上無限大となることはよく知られています。一方で、新規材料の探索発見は、原料の調合比を職人的直感で見極め、試行錯誤的に実験で検証する必要がありましたが、今回の研究成果により組成を入力すれば一瞬で判定できることが可能です。このような研究のアイデアは2014年に米国Wolvertonらのグループが提案していましたが、合否判定正解率が70%程度と低い状況でした。私は、材料学の知識に基づいて、記述子を整備することに尽力しました。具体的には「NaCl」のような化学式の化学情報をできるだけ損なわないようにヒストグラム化することを行い、正解率を85%超に引き上げることに成功しました。この研究では記述子を構築するためのスクリプト作成、機械学習によるデータ解析を行い、必要なpythonスクリプトを作成しました。 続きを読む
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Q.
自ら手を動かしてつくった成果物※があれば、何をつくったのかを、自らが実際に行った役割も交えて、詳しく教えてください。（200字～）※ディープラーニングを用いたチャットボット・音声認識・画像認識プログラム、機械・ロボ・電子機器、NW環境、アプリ、サーバーなど実際に作成したものであれば、何でも結構です。※数値的成果や、公開先、成果物を確認できるURLがあれば、併せて記載してください。
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A.
先述した研究内容に則してある組成を入力することによって、その組成がどんな安定性をどの確率でとるのかを出力するスクリプトを作成しました。このスクリプトを使用することにより、今までは考えられなかった組成比での新規材料の発見や目的組成に基づく三角相図から合成可能な組成比の発見など多種多様なことが可能になります。これらのスクリプトは、研究室で共同研究している会社等に限定して配布されています。 続きを読む
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Q.
これまで大会やコンテストでの受賞歴があれば、詳しく教えてください。その際、あなたが担った役割も併せて教えてください。※受賞種目や作品名を確認できるURLがあれば、併せて記載してください。
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A.
論文にて共同著者になりました。新しい結晶材料の探索、つまり、材料が合成可能かどうかは、従来は研究者の直感または単純な理論に依存してきました。そこでヒストグラム型の組成情報のみを用いた記述子によって評価をし、最終的に三角相図にて合成可能性を示すといったものです。この中で私は評価指標の算出、記述子の作成を行っていました。 続きを読む
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