講演情報

15:00 〜 15:15

[22p-52A-8]部分置換試料の超伝導転移温度グラフニューラルネットワーク学習

〇寺嶋健成¹、董拓^1,2、高野義彦^1,3 (1.物材機構、2.東京理科大、3.筑波大)

機械学習

我々はALIGNNをベースとしたグラフニューラルネットワーク学習を、部分置換試料を含む超伝導体の転移温度に対して行った。この手法は部分置換を取り入れない場合と少なくとも同等以上の精度を示し、既知構造材料を用いた場合の探索範囲の増加が示唆される。