[S4] S4.New Materials Science On Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, III(1)

[S4.11] Accelerated Development of Proton-Conducting Perovskites Utilizing Small Experimental Dataset and Machine Learning

*Junji HYODO¹, Kota TSUJIKAWA¹, Motoki SHIGA², Yuji OKUYAMA³, Yoshihiro YAMAZAKI¹ (1. Kyushu University, 2. Gifu University (Present: Tohoku University), 3. University of Miyazaki)

Keywords:プロトン伝導性酸化物、機械学習

本研究では、プロトン伝導性酸化物におけるプロトン濃度実験データを用い、機械学習により新規材料を効率的に開発することを目的とした。その結果、たった1回の実験で新材料SrSn_0.8Sc_0.2O_3-dを発見した。