[18p-A24-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

14:15 〜 14:30

[18p-A24-4] 所定の結晶構造と物性を達成できる勾配ベースの逆問題解法によるマテリアルデザイン手法

〇藤井 亮宏¹、Augustin Lu¹、牛久 祥孝²、渡邉 聡¹ (1.東京大工、2.OMRON SINIC X Corp.)

キーワード：

マテリアルデザイン、逆問題、深層学習

本研究では、物性予測深層学習モデルとその勾配を使って入力（結晶構造）を目標物性値へと最適化するマテリアルデザイン手法を提案する。この手法は従来の生成モデルと異なり、電気的中性と原子配置などのさまざまな条件を課しながら結晶構造を最適化できる。学習済みバンドギャップ予測モデルを用いて電気的中性と初期構造の原子配置を保ちつつ最適化することで、目標バンドギャップ値を持つペロブスカイト材料候補を提案した。