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9:45 AM - 10:00 AM JST(12:45 AM - 1:00 AM UTC)

[23a-12F-2][The 45th Young Scientist Award Speech] Material informatics integrating structure and surface potential data

〇Yuya Takara¹, Takahiro Ozawa¹, Masaki Yamaguchi¹ (1.KOBE STEEL, LTD.)

KFM,machine learning,aluminum alloy

筆者らはアルミニウム合金を対象に，KFMで得られる表面電位分布が組織中に存在する化合物の元素濃度分布によって異なることに着目し，両者のデータをビッグデータとして捉え機械学習解析を行う手法を開発した．この手法を活用し，母相と化合物との間に生じている電位差に寄与する因子の抽出と電位差の予測を試みた．