循環材料創成分野の陳碩也助教が機械学習による木材の物性予測に関する論文を発表しました

循環材料創成分野の陳碩也助教が機械学習による木材の物性予測に関する論文を発表しました。

木材の顕微鏡画像からその横方向物性を精度良く予測できるモデルを構築するとともに、モデル解釈技術を用いて予測根拠を可視化し考察しました。

Potential of machine learning approaches for predicting mechanical properties of spruce wood in the transverse direction

Extracted region with light color is highly related to the mechanical properties of wood in the transverse direction.