講演情報
[1G05]Pt系合金のBader電荷を予測する機械学習モデルの構築と予測の合理性の考察
○高山 大鑑1、中野 真実1、原嶋 庸介1、高須賀 聖五1、藤井 幹也1 (1. 奈良先端科学技術大学院大学)
キーワード：
Pt-based alloys、Bader charge、Machine-learning
Pt触媒は第二級アルコールの脱水素に活性であり、その活性はInなどの典型元素との合金化によって向上する。本傾向はPt系合金中のPtのBader電荷の増加に対して火山型序列を示すことから、そのBader電荷を予測する機械学習モデルを構築する事で新規Pt系合金触媒を設計した。発表当日は、当該予測結果の合理性について、数理モデル解析の観点から議論する。