[8p-P11-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[8p-P11-2] 類似分子との差分に基づくHOMO,LUMOエネルギーの機械学習

〇(B)男澤 泰斗¹、佐々木 蓮¹、岡田 智悠¹、望月 祐樹¹、松井 弘之¹ (1.山形大ROEL)

キーワード：

マテリアルズインフォマティクス、HOMO/LUMOエネルギー、量子化学計算

近年、機械学習を活用したマテリアルズ・インフォマティクスにより、材料開発の効率化が進められている。当研究室では、HOMO/LUMOエネルギーの密度汎関数理論（DFT）計算値を機械学習で高速予測する分子設計アプリ「YU canvas」を開発してきたが、予測精度に課題があった。そこで本研究では、DFT計算値が既知の類似分子との差分に基づく、より高精度な予測モデルの構築を試みた。