[9a-W321-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[9a-W321-9] 【注目講演】第一原理計算と機械学習によるペロブスカイト型酸化物の強誘電性の予測システムの構築と重要な特徴量の探索

〇西山 準二¹、高橋 拓也¹、武田 博明¹、鶴見 敬章¹、保科 拓也¹ (1.東工大物質理工)

キーワード：機械学習、第一原理計算、強誘電体

近年，マテリアルズ・インフォマティクスによる材料設計の加速化が注目されているが，強誘電体を対象物質とした報告は少ない．本研究では，代表的な強誘電体を多く有するペロブスカイト型酸化物に対して第一原理計算を実行し，機械学習で用いるデータベースを構築した．そして，強誘電体の物性・構造パラメータの予測のための特徴量を作成し，特徴量の重要度を調べた．また，重要な特徴量を用いて予測システムを構築した．