学会賞受賞講演

[S1] 機械学習を活用する触媒設計法の開拓と C1 化学への応用

○小俣 光司¹ (1. 島根大学)

キーワード：machine learning, catalyst design, C1 chemistry

機械学習の手法を物質設計に用いるマテリアルインフォマティクスは、さまざまな物質のデータベースが整備されてきていることから、今後触媒開発に必須の手法として重要性を増すと考えられている。発表者はMIの先駆けとして、主にサポートベクターマシーン(SVM)と遺伝的アルゴリズムを触媒設計に活用してきた。触媒成分、触媒調製条件、反応条件を最適化することで触媒の活性・選択性・寿命を向上させる方法を示すとともに、SVMが触媒活性を決定している重要な因子を推定するツールとして利用できることを示す。