2021年秋の大会

講演情報

一般セッション

V. 核燃料サイクルと材料 » 501-1 基礎物性

[1D05-09] AI・機械学習による燃料開発

2021年9月8日(水) 14:45 〜 16:10 D会場

座長:小無 健司 (東北大)

15:45 〜 16:00

[1D09] 機械学習を用いた高熱伝導率ウラン化合物の網羅的探索

*金 明玉1、熊谷 将也1,2、大石 佑治3、黒﨑 健1,4 (1. 京大、2. さくらインターネット、3. 阪大、4. 福井大)

キーワード:マテリアルズ・インフォマティクス 、機械学習、ウラン化合物、核燃料、熱伝導率

近年、材料科学と情報科学が融合したMaterials Informatics (以下MIと略す)が注目されており、磁性材料や熱電材料などを対象とした材料研究分野で主流となりつつである。ところが、原子力分野の材料研究において、MI研究は未だ発展途上である。そこで本研究では、原子力分野における核燃料開発にMI を適用する。具体的には、機械学習を利用して高い熱伝導率を有するウラン化合物を網羅的に探索する手法を提案する。