Research Project
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
本研究は、無機の未知化合物を「系統的に」発見するための方法論を構築し、実際に合成・解析実験によって存在を確認することを目的としている。そのために、まず化学組成を網羅した系統的な第一原理計算と、科学組成だけでなくプロセス条件を網羅した並列合成実験による初期データを獲得し、効率的なテンソル分解法による機械学習モデルにより探索候補となる化学組成を絞り込む。その上で、予測された成功確率のスコアが高い実験条件で、ピンポイントに新奇化合物合成を試行する。この検証データを追加することで、モデルの精度を逐次的に向上させ、的確に無機化合物探索を実施する。
