日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S9] S9.データ創出・活用による磁性材料の研究開発II(1)

2024年9月18日(水) 13:00 〜 16:35 B会場 (全学教育推進機構講義A棟地階A002)

座長:袖山 慶太郎(NIMS)、岡本 聡(東北大学)

14:00 〜 14:20

[S9.3] Development of machine learning models for efficient exploration of functional Heusler compounds

*Enda XIAO1, Terumasa TADANO1 (1. NIMS)

キーワード:machine learning、transfer learning、crystal graph model

Models based on crystal graph show superior performance compared to those based on compositional descriptors. We demonstrate low performance due to small set can be improved via transfer learning.