講演情報
[11a-PA3-2]量子回路学習を用いたEu添加ペロブスカイト構造酸化物蛍光体の発光強度予測
〇磯野 快成1、星谷 和紀1、中村 誠2、木村 浩一2、山本 知之1 (1.早大理工、2.富士通)
キーワード：
量子回路学習、蛍光体
少量データでも高い外挿性を発揮する量子アルゴリズム機械学習法の一つである量子回路学習（QCL）を用いてEu添加ペロブスカイト構造酸化物蛍光体の発光強度予測モデルを構築し、外挿予測性能について古典的機械学習法と比較した。その結果、QCLが他の古典的手法に比べて高い精度を示し、高輝度蛍光体の発光強度予測における有効性が示唆された。