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岩崎 悠真*; 澤田 亮人*; Stanev, V.*; 石田 真彦*; 桐原 明宏*; 大森 康智*; 染谷 浩子*; 竹内 一郎*; 齊藤 英治; 萬 伸一*
npj Computational Materials (Internet), 5, p.103_1 - 103_6, 2019/10
被引用回数:47 パーセンタイル:87.54(Chemistry, Physical)Machine learning is becoming a valuable tool for scientific discovery. Particularly attractive is the application of machine learning methods to the field of materials development, which enables innovations by discovering new and better functional materials. To apply machine learning to actual materials development, close collaboration between scientists and machine learning tools is necessary. However, such collaboration has been so far impeded by the black box nature of many machine learning algorithms. It is often difficult for scientists to interpret the data-driven models from the viewpoint of material science and physics. Here, we demonstrate the development of spin-driven thermoelectric materials with anomalous Nernst effect by using an interpretable machine learning method called factorized asymptotic Bayesian inference hierarchical mixture of experts (FAB/HMEs). Based on prior knowledge of material science and physics, we were able to extract from the interpretable machine learning some surprising correlations and new knowledge about spin-driven thermoelectric materials. Guided by this, we carried out an actual material synthesis that led to the identification of a novel spin-driven thermoelectric material. This material shows the largest thermopower to date.
家田 淳一
no journal, ,
スピン-エネルギー科学研究グループでは放射線に強いとされるスピントロニクス材料の原子力分野での応用を目指している。その一環として、スピン熱電素子の重イオン照射耐性について調べた結果、素子は重イオン照射による円柱状欠陥形成でダメージを受けるが未照射部分は健全性を保ち続けること、また使用済み核燃料キャスク周辺での利用で十分な寿命を有することがわかった。また、スピン熱電素子のガンマ線照射線耐性についての調査結果も報告する。この一方、重イオン照射によって磁性絶縁体の磁気ヒステリシス特性が変調される現象を見出した。この現象に対し、重イオン照射領域が非磁性化し、磁性を持つ非照射領域が島状に分断されることによる形状効果に起因することを、マイクロマグネティックシミュレーションとパーコレーション理論の両面から明らかにした。