2021年第68回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

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[19p-Z32-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2021年3月19日(金) 13:30 〜 17:45 Z32 (Z32)

宮寺 哲彦(産総研)、横井 達矢(名大)、小山 幸典(物材機構)

13:30 〜 13:45

[19p-Z32-1] ErB2の磁気熱量効果: 機械学習予測との比較

寺嶋 健成1、Baptista de Castro Pedro1,2、山本 貴史1、齋藤 明子1、松本 凌1、安藤 寛1、竹屋 浩幸1、高野 義彦1,2 (1.物材機構、2.筑波大)

キーワード:磁気冷凍材料

我々は既知の磁気冷凍材料データを用い、磁気エントロピー変化の大きさに対する機械学習モデルを作成した。その教師データに全く含まれていないRB2系(Rは希土類)試料に対し、新たに実験的に合成・測定した値を加えて、磁気エントロピー変化の大きさに対する機械学習モデルによる予測結果と実験値の比較から、本モデルの有用性を検討した結果を報告する。