[G] 計算材料科学・データ科学

15:30 〜 15:45

[345] ハイエントロピー合金における解釈可能な機械学習モデル構築の取り組み

*村上 諒¹、三浦 誠司²、中山 柊生^2,3、遠藤 瑛泰¹、源 聡¹ (1. NIMS、2. 北海道大学、3. (現:株式会社ブリヂストン))

キーワード：

ハイエントロピー合金

我々は，特徴量選択付きの手法を用いてハイエントロピー合金を予測するモデルの構築を試みた．結果として，電気陰性度の差，価電子数の平均，生成エンタルピーが重要な特徴量であることを示した．