[22a-M206-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [22a-M206-3] 第一原理計算と機械学習を用いたドープ型酸化物の物性予測

〇(M1)島野 雄帆¹、旭 良司¹、Alex Kutana¹ (1.名大工)

キーワード：誘電体、マテリアルズインフォマティクス、第一原理計算

NbおよびInを共ドープしたルチル型TiO2が，巨大な誘電率を発現する材料として注目を集めている．本研究では，共ドープしたルチル型酸化物のモデル構造に対して，第一原理計算によって誘電率の計算を行い，機械学習モデルを用いた予測精度の評価を行った．いくつかの共ドープモデルはベース材料を超える誘電率を示し，新たな誘電体材料の可能性が示唆された．機械学習モデルについては，改善の必要があることが分かった．