[S5] Element strategy for high performance permanent magnets 7 - Fundamental and basic research toward next-generation novel materials -(3)

[S5.36] Bayesian optimization for searching magnet compounds and its application to data obtained by first-principles calculation

*Fukazawa Taro^1,3, Harashima Yosuke^1,2,3, Miyake Takashi^1,3 (1. CD-FMat AIST, 2. iMaSS Nagoya Univ., 3. ESICMM NIMS)

Keywords:ThMn₁₂型化合物、第一原理電子状態計算、機械学習、ベイズ最適化、永久磁石化合物探索

我々は機械学習と第一原理計算を組み合わせた磁石化合物の探索手法の開発を行っている。本発表ではThMn₁₂型磁石化合物(R,Z)(Fe,Co,Ti)₁₂ (R=Y, Nd, Sm; Z = Zr,Dy) の組成最適化を例にその探索効率の高さを示す。