# 機械学習を活用したエネルギー薄膜材料開発

https://mdr.nims.go.jp/datasets/eeb643b4-6c50-4d86-be41-be66bac606cf

## File

- [2023　第1回SS先端科学講演会_要項（送付用）.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/2c73ea6e-dde6-4d77-9066-082de0541252/download) ([Detail](https://mdr.nims.go.jp/filesets/2c73ea6e-dde6-4d77-9066-082de0541252.md))

## Id

eeb643b4-6c50-4d86-be41-be66bac606cf

## Local identifier



## Visibility

open_to_public

## State

published

## Created at

2024-12-12T02:47:41.805882Z

## Updated at

2024-12-18T07:31:01.233591Z

## Published at

2024-12-18T07:31:01.521040Z

## Doi

https://doi.org/10.48505/nims.5178

## First published url



## Date published



## Recorded date published



## Resource type

conference_presentation

## Manuscript type

na

## Collection



## Title

- title: 機械学習を活用したエネルギー薄膜材料開発
  title_type: original
  lang: ja

## Description

- description: "エネルギー・環境問題は地球規模で緊急を要する共通課題であり、その解決に向けて様々な取り組みが行われています。材料開発分野においても、エネルギー・環境問題に資する高性能材料の探索が精力的に進められてきました。しかしながら、従来型の手法では非常に長い研究開発期間を要することから、今までの手法を超越する効率的な探索法が望まれていました。ここでは、機械学習を材料探索に活用することで目的とする材料を短期間で開発する方法を具体的な例を交えながら紹介いたします。\r\n"
  description_type: abstract
  lang: jpn

## Creator

- name: 後藤 真宏
  role: author
  orcid: https://orcid.org/0000-0002-1003-2781
  organization: 物質・材料研究機構
  department: ナノアーキテクトニクス材料研究センター/ナノ材料分野/熱エネルギー変換材料グループ

## Contact agent



## Publisher



## Managing organization



## Keyword

- subject: エネルギー
  schema: not_defined
- subject: 環境問題
  schema: not_defined
- subject: 材料開発
  schema: not_defined
- subject: 機械学習
  schema: not_defined
- subject: 材料探索
  schema: not_defined

## Rights

- identifier: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/

## Other identifier(s)



## Data origin

- data_origin_type: other

## Embargo



## Journal



## Conference

name: 令和５年度 第１回ＳＳ先端科学講演会
start_date: 2023-07-11
end_date: 2023-07-11

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## Funding



## Instrument



## Instrument operator



## Instrument managing organization



## Measurement method



## Specimen



## Chemical composition



## Structure for specimen



## Structural feature for specimen



## Specific property for specimen



## Process for specimen treatment



## Computational method



## Energy level/transition state



## Software



## Custom property



## Fileset

- id: 2c73ea6e-dde6-4d77-9066-082de0541252
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  content_type: application/pdf
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## Thumbnail

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