[17a-S2_204-1~13] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

11:30 〜 11:45

[17a-S2_204-10] ランキング推定精度とアンサンブル予測に基づく水素化物超伝導材料の探索

〇木村 幸斗¹、宮本 奏汰¹、田辺 克明¹ (1.京大工)

キーワード：

超伝導、水素化物、マテリアルズインフォマティクス

二・三元水素化物のデータを用いて未知の超伝導材料探索に即した機械学習モデルを構築した。同一組成で圧力の異なるデータが訓練・検証セットに跨らないデータセットの分割や、予測誤差とランキング予測精度の両面からモデル評価を行い、その結果に基づいて複数のモデル予測から水素化物超伝導材料候補を抽出した。現在は、得られた候補に対して検証を進めると共に、物理化学的知見に基づくモデルや特徴量の設計を進めている。