[17p-A401-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[17p-A401-2] 機械学習を用いたイオン化ポテンシャル・電子親和力の予測

〇清原 慎^1,2、高橋 亮¹、日沼 洋陽³、大場 史康¹ (1.東工大、2.東北大、3.産総研)

キーワード：表面、機械学習、ハイスループット計算

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。