講演情報
[22p-52A-14]結晶グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた結晶構造からの吸収係数スペクトル直接予測
〇山本 祐輝1、林 真弘1、岡 亮輔1、藤原 裕之1 (1.岐阜大)
キーワード：
マテリアルズ・インフォマティクス,グラフニューラルネットワーク,吸収係数スペクトル
近年、材料探索においてマテリアルズ・インフォマティクスの有効性が実証されており、結晶グラフ畳み込みニューラルネットワーク(CGCNN)を用いた材料探索が注目されている。しかし、CGCNNを用いた過去の事例は独立した物性値の予測に限定されており、物性スペクトルが予測された事例は無い。そこで本研究では、CGCNNを適用して結晶構造から吸収係数スペクトルを直接算出する新しい手法を開発し、その有効性を初めて確認した。