2022年第83回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

23 合同セッションN「インフォマティクス応用」 » 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[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」

2022年9月22日(木) 09:00 〜 12:00 M206 (マルチメディアホール)

沓掛 健太朗(理研)、旭 良司(名大)

10:45 〜 11:00

[22a-M206-7] 機械学習を用いた常誘電ペロブスカイトの温度特性の決定要因探索

尾崎 仁亮1、池田 潤1 (1.村田製作所)

キーワード:誘電材料、機械学習、コンデンサ

車載・通信分野では、積層セラミックコンデンサ用の材料として、常誘電体が利用されている。これらの分野では、材料への要求特性が多岐にわたるため、材料探索に先立ち、特性の決定要因の探索が必要である。本研究では、比誘電率の温度特性を対象に、機械学習を用いて決定要因を探索するとともに、得られた知見に基づいて、新材料の組成設計を行った。この結果、現行材料に匹敵する特性の材料の合成に成功した。