The 82nd JSAP Autumn Meeting 2021

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Oral presentation

23 Joint Session N "Informatics" » 23.1 Joint Session N "Informatics"

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

Sat. Sep 11, 2021 1:30 PM - 6:00 PM N107 (Oral)

Kenji Tsujino(Tokyo women's medical Univ.), Takuto Kojima(Nagoya Univ.), Yukinori Koyama(NIMS)

3:15 PM - 3:30 PM

[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。