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神戸大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:神戸大学における「性能予測」 に関係する研究一覧:1
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発表日:2025年7月9日
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少数データから光触媒性能を予測可能な機械学習モデルを開発
太陽光水素製造技術の実現に向けた材料開発を加速
本研究では、39種類の元素の中から複数種を選んでドープしたヘマタイト光触媒を、ソルボサーマル法注6)によって合成し、導電性ガラス基板上に集積・焼成することで、計97種類の光触媒電極を作製しました。1.6Vの電圧印加時の光電流密度を目的変数注7)、サンプルの組成情報から作成した元素特徴量や各種分析データを説明変数注8)として、二段階のLASSO回帰による光電流密度の予測を行いました(図1)。LASSO回帰を二段階にすることで、モデルの予測精度が最大化する説明変数を選択でき、過学習注9)や学習不足による予測精度...
キーワード:変数選択/回帰分析/性能予測/機械学習/人工知能(AI)/金属元素/光エネルギー/水素生成/正則化/太陽/光エネルギー変換/反応場/太陽光/光電流/マテリアルズ・インフォマティクス/触媒作用/可視光/持続可能/酸化鉄/持続可能な開発/ドーピング/光触媒/環境負荷/水素製造/導電性/二酸化炭素/インフォマティクス/エネルギー変換
他の関係分野:情報学環境学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学