[20a-A21-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

9:30 〜 9:45

[20a-A21-3] アニオン交換膜の材料マップ及び教師あり機械学習の統合運用による材料探索の効率化

〇(D)Phua Yin Kan¹、藤ヶ谷 剛彦^1,2,3、加藤 幸一郎^1,2,4 (1.九大院工、2.九大CMS、3.九大I2CNER、4.九大RIIT)

キーワード：

機械学習、燃料電池、高分子

アニオン交換膜（AEM）は水素社会実現の要である燃料電池に用いられるが、AEMの性能が未だ不十分である。本研究ではAEM研究の加速に向け教師なし機械学習(ML)で得た二次元マップと教師ありMLモデルを組み合わせ、効率的な高アニオン伝導度構造の探索手法を構築した。二次元マップから有望なAEMを探索し、そのアニオン伝導度を教師ありMLで予測した。統合運用により材料探索範囲を狭められ、高効率な材料探索を可能とした。