2020 Fiscal Year Research-status Report
Understanding and prediction of band-edge energies via machine learning
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20K21076
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
熊谷 悠 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00722464)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| Keywords | バンド端 / 機械学習 / 第一原理計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、物質の表面モデルを対象に系統的な第一原理計算を行い、それにより多数の物質のイオン化ポテンシャル及び電気陰性度を計算し、得られたデータをもとに機械学習を行うことを目的としている。
通常、表面モデルを計算する場合には、全てを手動で行うことが常であるが、本研究のように多数の物質の計算を取り扱うためには、表面モデルを自動生成するプログラムの作成と、多数の第一原理計算を処理するための自動計算手法の開発が鍵となる。本年度は、後者である自動計算のためのプログラム開発を行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
表面の系統的計算に必要な自動計算を行うためのプログラム開発には更なる時間が必要と思われるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度前半中に、更なるプログラム開発を進め、自動計算のための仕組みを完成させる。そして年度後半には、表面モデルの系統的計算を遂行し、機械学習へと繋げる。
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| Causes of Carryover |
本年度は、当初予定していた大規模計算を行わなかったため、次年度に計算機の購入及びスーパーコンピュータの利用を行うため。
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