2022年第83回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

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[22a-M206-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2022年9月22日(木) 09:00 〜 12:00 M206 (マルチメディアホール)

沓掛 健太朗(理研)、旭 良司(名大)

11:00 〜 11:15

[22a-M206-8] 量子ドットの光物性における強化学習逆設計手法の応用

吉田 響1、坂本 克好1、山口 浩一1、沈 青1、岡田 至崇2、曽我部 東馬1,2,3 (1.電通大i-PERC&基盤理工、2.東大先端研、3.株)グリッド)

キーワード:第一原理計算、強化学習、逆設計

近年、第一原理計算による信頼性の高い計算を行うことが可能になったことにより、量子ドットの物性を計算により予測できるようにな った。しかし、第一原理計算による予測は計算コストが高いため、ごく小規模の分子の計算に限ら れた。また、機械学習モデルによる予測により、第一原理計算を超える精度の結果が報告されてい る。本研究は量子ドットの光物性の予測及び量子ドットの逆設計のため、第一原理計算、機械学習、最適化手法と強化学習を融合した A I 逆設計手法の構築を目指す。