[17p-S2_204-1~18] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

17:00 〜 17:15奨励賞エントリー

[17p-S2_204-13] データ駆動型アプローチを用いた表面の逆設計

〇(M1)宮本 和弥¹、奥田 伊武来¹、溝口 照康¹ (1.東京大・生産研)

キーワード：

マテリアルズインフォマティクス、データ駆動型解析、機械学習

本研究では拡散モデルを用いた格子欠陥の逆設計手法を提案する 。機械学習ポテンシャルによる高品質データと、原子ラベル付与機能を追加したModified MatterGenにより、適切な欠陥配置を目標物性から直接生成する。学習データ外の未知領域でも幾何学的整合性を保つ自律的創出が可能であり、従来の順方向探索で要していたコストを劇的に短縮しつつ欠陥設計を加速する本成果を、表面・界面の事例と共に報告する。