機械学習手法による合理的な材料物性予測技術の構築

研究課題

体系的番号	JPMJPR15N7
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR15N7
研究代表者	世古敦人京都大学, 大学院工学研究科, 准教授
研究期間 (年度)	2015 – 2018
概要	機械学習手法の材料科学への応用においては,記述子の選択が最も重要です.本研究では,機械学習による物性予測モデルに適した結晶構造表現の一般的な記述子を考案することを目指します.さらに,原子間ポテンシャル構築など,これらを用いた物性予測モデル構築を実施します.本研究が実現されれば,第一原理熱力学計算の応用範囲が大きく拡がるとともに,従来の経験則による材料探索を超えることが可能となることが期待されます.
研究領域	理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築

報告書

(1件)