[15p-F206-1~14] 22.1 Joint Session M

△ [15p-F206-7] GNR structure design for thermoelectric application via Bayesian optimization

〇(B)Masaki Yamawaki¹, Shenghong Ju¹, Masato Ohnishi¹, Takuma Shiga¹, Junichiro Shiomi¹ (1.Univ. of Tokyo)

Keywords:Graphene Nanoribbon, Thermoelectric, Materials Informatics

フレキシブル熱電材料として注目されているグラフェンナノリボン（GNR）は欠陥の導入によって熱電特性が向上することが知られているが，欠陥の導入は電気・熱特性の両方に影響するため構造最適化が困難である．本研究では近年注目されているマテリアルズインフォマティクス（MI）の1つであるベイズ最適化を用いて，欠陥を含んだGNRに対して熱電性能の高い構造を探索し，無欠陥構造の最大約50倍の性能を持つ構造を発見した．