講演情報
[9p-S301-5]シンボリック回帰によるバンドギャップ補正に基づく太陽電池材料の探索
〇河野 貴大1、宮本 奏汰1、増田 太一1、田辺 克明1 (1.京大工)
キーワード：
半導体、バンドギャップ、機械学習
シンボリック回帰により、バンドギャップ実験値と密度汎関数理論に基づく計算値の関係式を導き、式を利用した補正値を用いて、化合物の構成元素の物性値を特徴量として、機械学習モデルを構築した。CuやZnを含む三元化合物を広く評価し、太陽電池材料に適したバンドギャップを持つ材料を絞り込んだ。さらに、生成エンタルピーを機械学習で予測し、高効率かつ熱力学的に安定な材料を探索した。