講演情報
[18a-PA1-15]不純物添加Mn4N磁性体薄膜における磁化補償予測モデルの構築
〇秋田 宗志1、石山 隆光1 (1.筑波大院)
キーワード：
スピントロニクス、マテリアルズインフォマティクス、窒化物
新規スピントロニクス材料としてMn4N系薄膜に注目している。高効率な磁壁移動に必要な磁化補償組成の探索は、実験的検証が律速となる。本研究では、添加元素の基礎物性値を特徴量とした機械学習により、磁化補償の有無を予測するモデルを構築した。ランダムフォレストによるLOOCV検証の結果、精度0.77で分類に成功した。重要特徴量から構造・電子的因子の寄与が示唆され、本手法はデータ駆動による材料設計の加速に有効であると考えられる。