[17a-PB02-1~9] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[17a-PB02-3] マルチモーダル・マルチスケール解析を用いたCo₂MnGa_1-xGe_xの機能寄与因子の網羅的探索

〇(B)猿山 直明¹、Alexandre Lira Foggiatto¹、山崎 貴大¹、松下 智裕²、橋本 由介²、川村 聡太²、富田 広人²、孫 澤旭²、盛喜 琢也²、Varun K. Kushwaha³、桜庭 裕弥³、岩崎 悠真³、小嗣 真人¹ (1.東理大先進工、2.NAIST、3.NIMS)

キーワード：機械学習、マテリアルズインフォマティクス、ホイスラー合金

ホイスラー合金は次世代のスピントロニクスデバイスに有効な磁性材料の一つとして注目を集めている。しかし、ホイスラー合金を構成する元素は膨大な組み合わせを有し、応用上重要なスピン偏極率の裏側にある構造と電子状態の関係性は複雑なものとなり、機能発現メカニズムの理解は困難を極める。そこで我々は構造および電子状態をマルチモーダル・マルチスケールで解析し、網羅的な機械学習により、機能の寄与因子の抽出を試みた。