[17p-A401-1~15] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[17p-A401-2] Prediction of Ionization Potentials and Electron Affinities of Oxides

〇Shin Kiyohara^1,2, Akira Takahashi¹, Yoyo Hinuma³, Fumiyasu Oba¹ (1.Tokyo Tech, 2.Tohoku Univ., 3.AIST)

Keywords:surface, machine learning, high throughput calculation

イオン化ポテンシャル(IP)と電子親和力(EA)はそれぞれ真空準位に対する物質の価電子帯上端・伝導帯下端であり、バンドアライメントを行うための重要な物理量である。これらの物理量は、表面の原子構造に大きく依存するが、表面の原子構造は多種多様であるため、未だ系統的なIP・EAの理論計算は高コストである。そこで本研究では、機械学習を用いてIP・EAの予測を目指した。