[22p-52A-1~17] 23.1 Joint Session N "Informatics"

4:45 PM - 5:00 PM JST(7:45 AM - 8:00 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[22p-52A-14] Direct prediction of absorption coefficient spectrum from crystal structure using Crystal Graph Convolutional Neural Network

〇Yuki Yamamoto¹, Masahiro Hayashi¹, Ryosuke Oka¹, Hiroyuki Fujiwara¹ (1.Gifu Univ.)

Keywords:

materials informatics,graph neural network,absorption coefficient spectrum

近年、材料探索においてマテリアルズ・インフォマティクスの有効性が実証されており、結晶グラフ畳み込みニューラルネットワーク(CGCNN)を用いた材料探索が注目されている。しかし、CGCNNを用いた過去の事例は独立した物性値の予測に限定されており、物性スペクトルが予測された事例は無い。そこで本研究では、CGCNNを適用して結晶構造から吸収係数スペクトルを直接算出する新しい手法を開発し、その有効性を初めて確認した。