日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S4] S4.機能コアの材料科学 III(1)

2022年9月21日(水) 13:00 〜 16:30 H会場 (D棟3階D32)

座長:溝口 照康(東京大学)、平山 雅章(東京工業大学)

15:00 〜 15:15

[S4.11] 小規模な水和実験データと機械学習を活用した新規プロトン伝導性酸化物の加速的開発

*兵頭 潤次1、辻川 皓太1、志賀 元紀2、奥山 勇治3、山崎 仁丈1 (1. 九州大学、2. 岐阜大学(現:東北大学)、3. 宮崎大学)

キーワード: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SrSn0.8Sc0.2O3-dを発見した。

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