日本金属学会2021年秋期(第169回)講演大会

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ポスターセッション

10. Energy and Related Materials » Energy and Related Materials

[P] P100, P115~P120

Tue. Sep 14, 2021 10:40 AM - 12:10 PM ZoomRm.Poster

10:40 AM - 12:10 PM

[P100] Accelerated discovery of protonic conductors by utilizing interpolated conditions in descriptor spaces

*KOTA TSUJIKAWA1, Junji Junji1, Motoki Shiga2, Yuji Okuyama3, Yoshihiro Yamazaki1 (1. Kyushu University, 2. Gifu University, 3. University of Miyazaki)

Keywords:プロトン伝導性酸化物、固体酸化物形燃料電池、プロトン濃度、プロトン伝導度、機械学習、マテリアルズ・インフォマティクス

プロトン伝導性酸化物を膨大な候補材料から見つけ出すことは難しい。本研究では、機械学習を用いて酸化物のプロトン濃度を予測し記述子空間の内挿化を利用することで、プロトン伝導性酸化物の加速的探索を実証した。

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