Authors：Yamamoto Keita,Yoshiyasu Hayato,Motomura Hajime,Kinoshita Shunto

Affiliation：Nippon Shokubai Research Alliance Laboratories, Graduate School of Engineering, Osaka University

Abstract：機械学習を用いて材料開発を行うマテリアルズ・インフォマティクス(MI)においてデータの質と量が重要となる。本テーマでは量子化学計算を利用したMIについて検討を行った。具体的な計算内容としては試薬ベンダー3社のHP上に記載されている構造情報を元にGaussian16を用いて構造最適化、エネルギー計算を行った。また、得られたデータを用いて主成分分析を行ったところ、第一主成分第二主成分の広がりが各社ごとにさほど差異がなかった。尚、約20万件の構造最適化計算におおよそ10万ノード時間を消費した。