東京大学 生産技術研究所の溝口 照康 准教授、小田 尋美 学院生（研究当時）、清原 慎 大学院生、東京大学 大学院新領域創成科学研究科の津田 宏治 教授らの研究グループは、機械学習注１）の転移学習注２）という技術を活用して人工知能が繰り返し成長することで、物質の界面注３）の構造を決定するための計算コストを１／３６００まで削減することに成功しました。
界面は物質中に多数含まれる欠陥で、その構造が物質のさまざまな機能と密接に関係しています。そのため、界面構造を決めることは物質研究の中でも最も重要な研究課題の１つです。しかし、界面には無数の種類が存在し、さらにその一種類の界面の構造を決定するだけでも、数千～数万回という膨大な量の理論計算注４）が必要でした。