講演情報
[22p-52A-6]勾配ベースの逆問題解法による効率的な高温超伝導体の探索
〇藤井 亮宏1、清水 康司1、渡邉 聡1 (1.東京大工)
キーワード：
深層学習,逆問題,超伝導
本研究では、勾配ベースの逆問題解法を原子スケールのマテリアルデザイン向けに改良し、
新規の高温超伝導材料候補となる組成式を探索する。これにより、既存データベースを超えた範囲
の探索が可能になり、候補物質の超伝導転移温度 Tc を最先端の Tc 予測モデルの精度で即座に取
得しつつ、Tc が向上するように直接組成式を最適化できる。また、入力の一部を固定するなどの
方法で容易に条件付き探索も可能である。
新規の高温超伝導材料候補となる組成式を探索する。これにより、既存データベースを超えた範囲
の探索が可能になり、候補物質の超伝導転移温度 Tc を最先端の Tc 予測モデルの精度で即座に取
得しつつ、Tc が向上するように直接組成式を最適化できる。また、入力の一部を固定するなどの
方法で容易に条件付き探索も可能である。