[19a-B01-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[19a-B01-3] 機械学習による結晶構造安定性の高速予測

〇(M1)稲田 祐樹¹、桂 ゆかり^1,2,3、熊谷 将也^3,4、木村 薫¹ (1.東大院新領域、2.物材機構、3.理研、4.さくらインターネット（株）)

キーワード：機械学習、結晶構造安定性

機械学習を利用して、結晶構造の安定性を高速で予測できるプログラムを開発した。約３万件の安定化合物の原子座標データから得られた配位多面体の情報を解析することで、軽量かつ独自な元素記述子を自動生成した。この元素記述子を用いた独自の２種類のニューラルネットワークを組み合わせることで、原子座標のみから最安定状態との生成エネルギーの差を平均誤差0.08 eV/atomで予測することに成功した。