[16p-D209-1~14] 11.1 基礎物性

[16p-D209-12] 機械学習を用いた超伝導Tc予測におけるデータセット・特徴量の影響

〇松本 要¹、堀出 朋哉¹、美藤 正樹¹ (1.九工大)

キーワード：超伝導体、臨界温度、機械学習

これまでに高圧ねじり加工法と機械学習（ML）を用いてTcが55 Kを超えると予想される新超伝導物質AlTixOyを見出した。今回は実験と合致する高 Tc物質をMLで予測できたが，予測性能の汎用性を高めるには ，ML手法だけにたよらず，現時点では人が介入し， 非超伝導物質を含めるなど データ セットに工夫をこらすか， 新たな実験を行って予測範囲を広げることが重要である。講演ではこれらの点について議論する。