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[P100] 記述子空間の内挿化を利用したプロトン伝導性材料の加速的探索
キーワード: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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