(S4.25-S0114) 無機化合物データベースの機械学習に基づいた新規Li 複合酸化物の予測

摘要

従来の新規無機化合物の探索では、既知化合物との直感的かつ定性的な類似性に基づいて候補組成を選択してきた。このプロセスに機械学習法を適用すると、多くの指標を採用して総合的かつ定量的に全ての既知化合物と候補組成との類似度を評価することができ，探索精度が大幅に向上することが期待できる。本研究では、無機結晶データベースとしてInorganic Crystal Structure Database (ICSD)を利用し、部分占有構造が報告されているものを除いた33367 化学組成を既知データとして分類予測モデルを構築し、約200 万通りの未知化学組成から存在確率の高い化学組成を予測した。その中から特にLi 複合酸化物を選択し、第一原理計算による形成エネルギー評価と合成実験によって予測の検証を行った。