ベイズ最適化と第一原理計算を用いた磁石化合物の組成最適化による物質探索

抄録

我々は永久磁石をターゲットに、機械学習と第一原理計算を用いて有望な磁石化合物を効率的に探索する手法の開発を行っている。本公演では機械学習の方法のひとつであるベイズ最適化を用いた手法について発表する。我々の提案手法によって磁化・キュリー温度・生成エネルギーなどの磁石化合物にとって重要な物性値を、添加元素の選択やその量について効率的に最適化できることを示す。