講演情報
[16p-K406-11]機械学習による配向CNT 自己組織化形成の条件推定
〇池田 光希1、宮尾 知幸2、野々口 斐之1 (1.京工繊大院工芸、2.奈良先端大物質)
キーワード：
マテリアルズインフォマティクス、カーボンナノチューブ、蒸発自己集合
カーボンナノチューブ（CNT）の配向制御はその優れた性質を最大限活用する上で重要である。近年、非液晶性ブチラール樹脂を用いたCNTの蒸発自己組織化により、液晶類似の長周期構造を形成することを発見した。しかし、調製条件の検討は網羅的探索に依存していた。本研究では機械学習を用いて自己組織化に関わる溶媒パラメータを抽出、予測結果を実験に反映させることで、新たな分散剤-溶媒の組み合わせを多数発見した。