高エネルギー加速器研究機構（ＫＥＫ）、総合研究大学院大学などの研究グループは、統計数理研究所、東京理科大学と共同で、物質・材料の構造変化に不可欠な計測データである粉末Ｘ線回析パターンから機械学習を用いて結晶の対称性を予測する手法を開発したと発表した。機械学習モデルの解析を通じてこれまで明示されていなかった熟練者の経験的知識を定式化することに...