さきがけ研究者

世古 敦人
京都大学
大学院工学研究科
准教授

研究概要

機械学習手法の材料科学への応用においては，記述子の選択が最も重要です．本研究では，機械学習による物性予測モデルに適した結晶構造表現の一般的な記述子を考案することを目指します．さらに，原子間ポテンシャル構築など，これらを用いた物性予測モデル構築を実施します．本研究が実現されれば，第一原理熱力学計算の応用範囲が大きく拡がるとともに，従来の経験則による材料探索を超えることが可能となることが期待されます．