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。本件では配位子を対象とした量子化学計算について検討を行った。具体的な計算内容としては100種の配位子構造に対してxTB, CRESTによる配座探索とGaussianによる構造最適化計算を行い、最適化後構造を得た。計算にはSQUID CPUを用いた。