データ駆動型アプローチから、ターゲットである水素液化温度近傍で高い磁気熱量効果を示すHoB2を見出し、その元素置換効果も明らかとした。また作成した機械学習モデルは個々の物質に対する予測だけでなく、モデルの解析から、作成したモデルの知見が物質探索の指針に活かせることを示した。合成した物質を同定するためのX線回折パターンから、不純物を複数含む試料の解析を外部結晶構造データベースと接続し自動で行うソフトウェア開発公開を行った。またニューラルネットワークを用いることで、非線形な変化を示す予備データの補間が精度良く行え測定中に本測定の条件検討ができるソフトウェア公開を行った。
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