日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P1~P6

Wed. Sep 18, 2024 12:00 PM - 1:30 PM Poster Session Room1 (Assembly Hall at Osaka Univ. Hall)

12:00 PM - 1:30 PM

[P2] Exhaustive QSGW calculations of semiconductors and construction of prediction model of band gap energy

*Shota TAKANO1, Katsuhiro Suzuki2, Kazunori Sato1,3,4, Takao Kotani3,5 (1. Osaka Univ., 2. NIT Niihama Coll., 3. Osaka Univ., 4. Osaka Univ., 5. Tottori Univ.)

Keywords:第一原理計算、QSGW法、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク

本研究では、高精度な第一原理計算手法であるQSGW法で半導体の電子状態を網羅計算し、その結果に機械学習を組み合わせることで半導体のバンドギャップを高精度に予測する手法を開発する。