機械学習を用いた無機高熱伝導絶縁材料の探索

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-017

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Machine Learning for Inorganic High Thermally Conductive Insulator

著者名: 後藤後藤（九州工業大学）,河野翔也（九州工業大学）,小迫雅裕（九州工業大学）,松平和之（九州工業大学）

著者名(英語): Seiga Goto (Kyushu Institute of Technology),Syoya Kawano (Kyushu Institute of Technology),Masahiro Kozako (Kyushu Institute of Technology),Kazuyuki Matsuhira (Kyushu Institute of Technology)

キーワード: 高熱伝導体|絶縁基板材料|パワーモジュール|機械学習|体積弾性率|無機材料|High thermal conductor|Insulated substrate material|Power module|Machine learning|Bulk modulus|Inorganic material

要約(日本語): 本研究では機械学習を用いて無機の高熱伝導率な絶縁基板材料の探索を行った。公開されている材料データベースを用いることで、熱伝導率と相関のある体積弾性率を予測することができる学習結果を得た。学習結果の精度を示す決定係数は0.83であり、精度よく体積弾性率を予測できる結果となった。また、体積弾性率と熱伝導率の相関を確認できた。この学習結果を用いて様々な物質の体積弾性率を予測し、予測した体積弾性率より、高い熱伝導率の物質を選抜できる。絶縁性は第一原理計算より求まるバンドギャップにより評価する。講演では機械学習結果

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 305 Kバイト