講演情報
[14a-K209-6]ダブルペロブスカイト構造におけるBサイト原子混成とバンドギャップエネルギーに関するML解析
〇(D)小林 佐保1、金子 正徳2、中嶋 隆人3、山下 晃一2、村岡 梓1 (1.日女大院理、2.横市大院生命ナノ、3.理研RCCS)
キーワード：
ペロブスカイト、機械学習、マテリアルデザイン
次世代太陽電池の候補材料として，ハロゲン化ペロブスカイトが注目されている．典型的なペロブスカイトは有毒な鉛を含む懸念から，GeSn系ペロブスカイトが有望視されている．これらBサイトに原子が混成した材料について，材料特性の予測と，混成がバンドギャップエネルギーに与える影響の解析が必要である．
機械学習モデルを用いて，混成比0.5のバンドギャップエネルギーに影響する特徴量を解析した．
機械学習モデルを用いて，混成比0.5のバンドギャップエネルギーに影響する特徴量を解析した．
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