研究課題
本研究は新規材料の発見を目指して、統計解析として「推薦システム」と「ベイズ最適化」による仮想スクリーニングという手法を開発して活用し、統計解析を前提としたデータ獲得を多数の第一原理計算と多数の合成・解析実験によって実施し、適切な候補材料を絞り込んだ。また、合成条件に対しても推薦システムを導入することを目指し、これを可能にするために、幾つかの合成手法のもと多数の条件で並列実験を行い、合成の成功データと失敗データを蓄積し、データを統計学習の結果に基づいて逐次的に増やしていくことができた。ここまで絞り込んだ成果をもとに、ピンポイントでの新材料合成実験とイオン伝導度評価を実施した。検証実験の結果は、必要に応じてベイズ最適化による仮想スクリーニングの段階に帰還させることができた。
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Phys. Rev. Materials 4, 123607 (2020)
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10.1021/acs.jpcc.0c05443
