[11a-N107-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[11a-N107-4] ニューラルネットワークによる磁気冷凍材料の物性測定条件学習・予測

〇寺嶋 健成¹、Baptista de Castro Pedro^1,2、山本 貴史¹、Esparza Eshevarria Miren Garvine^1,2、松本 凌¹、竹屋 浩幸¹、高野 義彦^1,2 (1.物材機構、2.筑波大)

キーワード：ニューラルネットワーク学習、磁気冷凍材料

磁性体が示す磁気熱量効果の大きさの指標である、エントロピー変化の評価には、様々な磁場下で測定した磁化曲線がしばしば用いられる。この温度と磁場の関数となるエントロピー変化の適切な評価のためには、２変数の測定ステップを材料固有の変数依存性に合わせて設定する必要がある。我々はニューラルネットワーク学習を用い、少ない予備データから適する測定ステップを判断する試みを行ったので報告する。