[16a-70A_101-1~5] 人間 × AI × ロボティクスが拓く自律材料研究のフロンティア

9:45 〜 10:25

[16a-70A_101-3] 主成分分析と異常検知によるフェルミ面解析

石川 大地¹、〇福 健太郎^1,2、三浦 良雄^3,4、五十嵐 康彦⁵、岩崎 悠真³、桜庭 裕弥³、矢治 光一郎^3,6、Alexandre Lira Foggiatto¹、山崎 貴大¹、永村 直佳^1,3,6、小嗣 真人¹ (1.理科大、2.名大、3.NIMS、4.工繊大、5.筑波大、6.東北大)

キーワード：

機械学習、電子状態

フェルミ面解析は物性理解に不可欠だが専門性が高く、高スループット化に伴い効率的手法が必要である。本発表ではPCAと異常検知によりフェルミ面形状と物性指標の相関を可視化・抽出する。Co₂MnGa_xGe_1-xの計算フェルミ面画像とスピン偏極率を解析し、主成分空間の不連続変化が偏極率の極値・変曲点と相関すること、x=0.94–0.95でノーダルライン由来の外れ値を同定し可視化した。さらに、ノイズ耐性や実測データへの適用可能性を評価した。