機械学習に基づく効率的な界面物性探索法の開発

研究課題

体系的番号	JPMJPR15N2
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR15N2
研究代表者	烏山昌幸名古屋工業大学, 大学院工学研究科, 助教
研究期間 (年度)	2015 – 2018
概要	結晶同士が接する面が作る界面や粒界は材料の持つ物性に強い影響を与えますが,ありうる形が多すぎるため実験やシミュレーション計算で網羅的に検討することは困難でした.そこで本研究では限られた数の計算結果から物性値の予測モデルを統計的に構築することで候補物質の高速大量スクリーニングを可能にする枠組みの開発を目指します.また,主なテストケースとして低粒界抵抗な固体電池電解質材料の探索を行います.
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

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