日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P107~P114

Wed. Sep 18, 2024 2:00 PM - 3:30 PM Poster Session Room1 (Assembly Hall at Osaka Univ. Hall)

2:00 PM - 3:30 PM

[P111] Prediction Model for Physical Properties of High-Entropy Alloys Using Convolutional Neural Networks

*So TOKUSHIGE1, Shota Takano1, Tomoyuki Terai2, Kazunori Sato2,3,4 (1. Osaka Univ., 2. Osaka Univ., 3. CSRN-Osaka, 4. OTRI-Spintronics Research Network Division)

Keywords:第一原理計算、ハイエントロピー合金、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク

構成元素単体について計算された状態密度を用いてハイエントロピー合金の物性予測モデルの構築を試みる。状態密度を学習するために畳み込みニューラルネットワークという機械学習手法を用いる。