[S5] S5 先進ナノ構造解析に基づく材料科学の新展開II(2)

[S5.31] 酸化物誘電率計算データベースと機械学習による誘電率予測モデルの構築

*高橋 亮¹、熊谷 悠¹、宮本 惇¹、望月 泰英¹、大場 史康¹ (1. 東京工業大学科学技術創成研究院フロンティア材料研究所)

キーワード：機械学習、第一原理計算、誘電率、酸化物、データベース

多数の酸化物を対象に第一原理計算を網羅的に行い、誘電率に関する計算データベースを構築した。得られたデータを基に、機械学習の手法を用いて誘電率の予測モデルを構築し、その記述子の重要度の解析を行った。