ソフトコンピューティングと高速スタリーニングによる触媒開発（7） ラジアル基底関数ネットワークによるメタノール合成用Cu-Zn-Al-Sc酸化物触媒活性のマッピング

摘要

効率的な触媒探索を目的としてラジアル基底関数ネットワーク（Radial Basis Function Network: RBFN）を評価関数として自作の遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：GA）プログラムによりメタノール合成用Cu-Zn-Al-Sc酸化物触媒の組成最適化を試みた。 ランダムに組成を決定した92個の触媒についての活性試験の結果により学習したRBFNを評価関数としてGAによる最適化を進めた結果、GAのみでの最適化と比較して少ない活性試験数でGAのみで探索された触媒よりも高活性な組成が得られた。 これよりRBFNを評価関数としてGAにより最適化することで効率的な触媒探索が可能になることが示された。