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系統的な第一原理計算のための自動化プログラムを構築し、開発したプログラムを用いて多様な結晶構造型を持つ1,266の酸化物の誘電定数の系統的な計算を行った。また、誘電率を電子系・格子系の寄与に分け、それぞれについて機械学習により予測モデルを構築し、また誘電率の支配因子を抽出した。
一方で能動学習の手法について、既存データベースにuncertainty samplingを適用することで、未知データに対する予測モデルの予測精度が、少数のデータの追加によって大きく減少させることができることが分かった。さらに、所望の範囲に物性値が収まるデータを優先的に計算対象として探索を進める手法を開発した。
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