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4:25 PM - 4:40 PM JST(7:25 AM - 7:40 AM UTC)

[S8.14]Chemically-Relevant Composition Predictions with Embedding Vector Techniques in Pseudo-Ternary Oxides

*Hiroyuki HAYASHI¹, Isao TANAKA^1,2 (1. Kyoto Univ., 2. JFCC)

新物質探索,機械学習,多元系酸化物,結晶構造データベース

本研究では、結晶構造データベースからエンドメンバーの埋込ベクトルを作成し、それらの統計量記述子により多元系酸化物組成を表現することで、擬二元系から多元系酸化物組成を予測するシステムを構築した。