日本金属学会2024年春期(第174回)講演大会

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一般講演

10. Energy and Related Materials » Hydrogen and Battery Related Materials

[G] Hydrogen and Battery Related Materials(2)

Fri. Mar 15, 2024 9:20 AM - 12:00 PM Rm.I (Rm.603, 6th Flr.,Lecture Hall Blg.)

座長:礒部 繁人(北海道大学)、浅野 耕太(国立研究開発法人 産業技術総合研究所)

11:15 AM - 11:30 AM

[238] Predicting the optimal composition of CuCrZr for fusion reactor by machine learning

*Naoki Ikesaka1, Katsuaki Tanabe2 (1. Kyoto Univ., DCE, 2. Kyoto Univ., DCE)

Keywords:機械学習、CuCrZr、核融合炉

Representation Learning from Stoichiometry(ROOST)と呼ばれる機械学習モデルを使用して、CuCrZr材料について、安定性の尺度となる生成エンタルピーを予測し、より良い組成について検討した。

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