[11p-N107-1~16] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[11p-N107-7] Prediction and Fabrication of Large Magnetic Anisotropy Materials by Bayesian Optimization

〇(M1)Daigo Furuya¹, Taichi Nakao¹, Hyuga Saito¹, Koichi Uda¹, Yoshio Miura², Masato Kotsugi¹ (1.Tokyo Univ.of Science, 2.NIMS)

Keywords:Bayesian Optimization, Magnetic materials

高磁気異方性材料は、省電力且つ超高速の磁気メモリの実現を支える重要な磁気特性である。これまでの材料創製では，様々な構成元素や積層構造を人力で探索してきた。しかし多元素系では組み合わせ爆発が起きることから，膨大な数の候補を網羅的に作製する事が困難だった。そこで我々は機械学習の代表例である「ベイズ最適化」を活用し、高磁気異方性材料の予測を行い，予測された材料の創製を行なった。