抄録
我々の研究グループでは、小規模な実験データと研究者としての経験や勘を融合した実験主導型マテリアルズインフォマティクに取り組んでいる。本研究では、層状酸化チタンおよび層状酸化マンガンについて計128通りの条件ではく離を行い、得られるナノシートの収率を測定した。回帰分析を用いたスパースモデリングにより、35個の説明変数の中から、収率への寄与の大きいパラメータを16個に絞り込んだ。さらに化学的考察により説明変数を16個から2個に絞り込み、この2つの変数を用いて収率の予測式を作成した。次に未知の層状物質について、予測式を用いた収率予測を行い、最小実験数で高収率にナノシートが得られる条件を見つけることができた。
