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[C08]Study on the experimental design for machine learning engineering in OCM catalyst development

○Shun Nishimura1, Zijian Ling1, Fernando Garcia-Escobar2, Lauren Takahashi2, Junya Ohyama3, Keisuke Takahashi2 (1. Japan Advanced Institute of Science and Technology, 2. Hokkaido University, 3. Kumamoto University)

Keywords:

Oxidative coupling of methane,Physicochemical characters,Regular data screening

データ駆動型触媒開発を意識した規則的なOCM実験データを収集し、従来の探索手法と機械学習を用いた探索空間拡張による予測を比較・検証した。従来の研究者が行うデータ特異点の周辺探索による触媒開発法では触媒Aや触媒Bが、種々の機械学習法を用いたデータ先導型の触媒開発では触媒Cや触媒Dが、それぞれ高活性OCM触媒として得られた。いずれも共通のキー元素を含む触媒組成物だった。