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本研究では，多元系固体イオニクス材料に対するハイスループット・スクリーニングの実現に向けて，計算材料科学分野の第一原理電子状態計算と情報科学分野の統計的機械学習を連携させた高速かつ高精度なイオン伝導解析手法の開発を行うことを目的としている．また，本提案手法の有用性を実証するために，中温域で稼働する燃料電池の電解質材料として期待されるプロトン伝導性酸化物をターゲットに無機結晶構造データベース (ICSD) をスクリーニングし，プロトン伝導性未知化合物群を発見することを最終目標とする．
前年度までに，ガウス過程に基づくベイズ最適化と経路探索アルゴリズムを組み合わせることにより，結晶中の伝導キャリアのポテンシャルエネルギー曲面 (PES) において，イオン伝導性の支配領域を選択的に評価する方法論を構築した．さらに，結晶構造の異なる十数種類の酸化物対してプロトンのPES評価を網羅的に実行し，開発手法の汎用性の確認を行った．当該年度は，燃料電池の電解質材料への応用を念頭に，耐水素還元性および資源量の観点で構成カチオンを絞り (対象系：約2000件)，これを結晶構造と構成カチオンの価数により約600種のグループに分類した．そして，各グループから無作為に1つずつ酸化物を抽出し，開発手法を用いてプロトンのPES評価を進めており，2019年度末時点で約350件のPES評価が終了している．その中で，燃料電池の電解質材料として有望視されている現行材より高いプロトン移動度が期待される系が50以上見出されており，現在，データベースの公開に向けて準備を進めている．
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