講演情報
[9a-S301-6]Extreme learning machineによるGeSn混晶半導体の全エネルギー予測
〇野田 祐輔1、別宮 響2、末岡 浩治3 (1.九工大院情報工、2.岡山県立大院情報系工、3.岡山県立大情報工)
キーワード：
Ⅳ族混晶、第一原理計算、機械学習
本研究では，回帰モデルを高速に構築できるExtreme Learning Machine（ELM）を用いて，GeSn混晶半導体の結晶構造の全エネルギーを予測をする機械学習モデルを構築した．DFT計算から得られるGe1-xSnx混晶（0.0 < x < 1.0）の全エネルギーと原子周りの環境を表す記述子の関係を学習したELM回帰モデルの予測精度を検証した．