[14p-A205-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[14p-A205-1] 【注目講演】機械学習を援用した効率的な相図構築 -ZnSnP₂成膜を例に

〇(PC)勝部 涼司¹、寺山 慧^1,2、田村 亮^3,4、野瀬 嘉太郎¹ (1.京都大学、2.理研、3.物材機構、4.東京大学)

キーワード：能動学習、機械学習、相図

材料開発を初期において、実験回数を出来るだけ少なくしつつ詳細な相図を描きたいという場面に直面することがある。この問題はベイズ最適化で取り扱うが難しいため、別の能動学習手法であるuncertainty samplingを利用したPDC (Phase Diagram Construction) という相図作成効率化手法が開発された。本研究では、MBEによるZnSnP2成膜条件探索を例として、その詳細と運用方法を紹介する。