[16p-D209-1~14] 11.1 基礎物性

[16p-D209-11] X線回折データと機械学習によるREBCO 薄膜のTc予測

〇松本 要¹、吉田 隆²、長田 智樹²、一野 祐亮³、堀尾 恵一¹、堀出 朋哉¹、一瀬 中⁴ (1.九工大、2.名大、3.愛工大、4.電中研)

キーワード：超伝導体、臨界温度、機械学習

本研究における目標はREBCO超伝導薄膜のXRDパターンの機械学習や深層学習による分析であり，特に興味の対象はXRDパターンと材料特性，すなわち臨界温度(Tc)や臨界電流密度(Jc)との相関情報の取得である。ここでは入手できる860個のREBCO薄膜試料のXRDとTc実測値のデータセットを用意し，機械学習およびニューラルネットワーク等を用いてTcの回帰分析や分類を行うことを試みた。