講演情報
[P111]畳み込みニューラルネットワークを用いたハイエントロピー合金の物性予測モデルの構築
*徳重 颯1、高野 翔大1、寺井 智之2、佐藤 和則2,3,4 (1. 大阪大工(院生)、2. 大阪大工、3. 大阪大学大学院基礎工学研究科 CSRN、4. 大阪大学先導的学際研究機構)
キーワード：
第一原理計算、ハイエントロピー合金、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク
構成元素単体について計算された状態密度を用いてハイエントロピー合金の物性予測モデルの構築を試みる。状態密度を学習するために畳み込みニューラルネットワークという機械学習手法を用いる。