講演情報
[16p-K505-2]データベースと機械学習モデルを活用したアンモニア合成触媒の探索II
〇堀田 拓弥1、旭 良司1 (1.名大工)
キーワード：
アンモニア合成触媒、機械学習
従来の高温高圧下でのアンモニア合成方法ではCO2排出量が多いため、マイルドな条件でのアンモニア合成の実現を目指して、触媒材料の開発が行われている。材料データベースに対して、機械学習モデルを用いて、窒素の吸着エネルギーを評価した。self-attention 機構を用いて、火山型プロットから高活性が期待できる材料と組成の関係を詳細に調べることで、材料設計の指針を得ることを試みた。