| 研究課題/領域番号 |
21K14396
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分26010:金属材料物性関連
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
NGUYEN DuongNguyen 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (20879978)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | materials discovery / structure prediction / rare-earths magnets / Dempster-Shafer theory / Sm-Fe magnets |
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| 研究成果の概要 |
REFe磁石を研究するための機械学習フレームワークを構築することを目指して、以下の3つの主な目標を達成した：(1)ThMn12型磁石と様々な置換元素を含むSmFe12の量子計算を用いて、材料発見のためのデータクエリの量子計算コストを最適化するアクティブラーニングベースのフレームワークを開発した。(2)Sm-Fe族の結晶構造とその安定性の関係を探るため、多目的結晶構造探索を最適化する進化的アルゴリズムベースのフレームワークを開発した。(3)物理的特性に基づく材料の類似性尺度を開発し、この方法ではデンプスター・シェーファー証拠理論に基づいた類似性測定に不確実性が組み込まれた。
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| 自由記述の分野 |
Materials Informatics
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This work contributes to the research of rare-earth iron-based magnetic materials by (1) finding optimal materials composition of high-performance magnet discovery and (2) introducing Machine Learning frameworks with standardized materials discovery process and results interpretation.
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