2020年第81回応用物理学会秋季学術講演会

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一般セッション(口頭講演)

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[10a-Z09-1~9] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2020年9月10日(木) 08:30 〜 11:30 Z09

知京 豊裕(物材機構)、丸山 伸伍(東北大)

10:15 〜 10:30

[10a-Z09-5] Discovery of gigantic magnetocaloric effect in HoB2 guided by machine-learning.

Pedro Castro1,2、Kensei Terashima1、Takafumi D Yamamoto1、Zhufeng Hou3、Suguru Iwasaki4、Hiroyuki Takeya1、Yoshihiko Takano1,2 (1.NIMS、2.Univ. of Tsukuba、3.Chinese Acad. Sci、4.Hokkaido Univ.)

キーワード:magnetocaloric effect, machine learning, magnetic refrigeration

In this talk, we will discuss the process of building a machine learning model for exploration of magnetocaloric materials. We will talk about the use of ML as guide for search of materials, and our recent discovery of the gigantic magnetocaloric effect in HoB2, at TC = 15 K, exhibiting the highest volumetric magnetic entropy change for all of second-order phase transition materials in the temperature range of 4.2 K to 77 K.