講演情報
[16a-K505-9]XAIによる水素化物超伝導材料の探索
〇徳山 和映1、増田 太一1、宮本 奏汰1、田辺 克明1 (1.京大工)
キーワード：
超伝導材料、機械学習、水素化物
水素化物超伝導は高圧下で高い臨界温度を示し，室温超伝導の実現に有望だが，一般的な二元水素化物は金属状態として安定化させるために102 GPaオーダーの圧力が必要になる．そこで，水素化物を三元系にして安定化圧力の低減が期待されている．本研究では，データ駆動型手法とXAI（説明可能なAI）によって解釈性を高めた機械学習モデルを用い，効率的に三元水素化物の材料探索を行い，有望な組成と組成比の検討を行った．