[2C01-07] データ科学・機械学習による燃料研究

[2C02] データ科学との融合による核燃料研究の新展開

(2)高精度な熱伝導率予測を実現する機械学習モデルの設計

*武市 航輝¹、黒崎 健^1,4、熊谷 将也^1,3、大石 佑治² (1. 京大、2. 阪大、3. さくらインターネット株式会社、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、材料科学に情報科学を用いるMaterials Informaticsが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あり材料開発にかかる時間やコストの削減がなされている。ところが、原子力分野の材料研究において、MIの研究は十分に進んでいない。そこで本研究では、原子力分野における核燃料開発に材料の構造情報を付与した機械学習モデルを利用する。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のための、材料の結晶構造情報を含む熱伝導率予測のための機械学習モデルを構築する。