Presentation Information
[19p-C601-3]Structural Design Principles for Superionic Conductors by Semi-Supervised Learning
〇Tomoyasu Yokoyama1, Kazuhide Ichikawa1, Takuya Naruse1, Kosei Ohura1, Yukihiro Kaneko1 (1.Panasonic Holdings Corp.)
Keywords:
materials informatics,machine learning,first-principles calculations
材料物性を根源的に決定するパラメータは「組成」と「構造」であるが，組成設計と比べると結晶材料の構造設計は容易ではない．近年，全固体電池の進展により注目される固体中のイオン伝導性は，組成だけでなく結晶構造の影響が強い材料物性である．では高いイオン伝導性を発現するための理想的な結晶構造とはどのような構造であろうか？本研究では，報告される中で最も高いイオン伝導度を有する銀イオン伝導体群に半教師あり学習を適用することで，従来の設計指針を拡張し，「四面体最密充填構造のフレームワークを持つ化合物は高いイオン伝導性を有する」という新しい構造的設計指針を理論的に実証した．