機械学習を用いた相図の予測手法
既知の相図データを学習データとして、未探索の合金系の相図を予測する手法を提案した。
物質の設計、データ分析、および新手法のアーカイブ
既知の相図データを学習データとして、未探索の合金系の相図を予測する手法を提案した。
特定の配位環境と電子状態を持つ物質群を抽出するスクリーニング手法を構築した。
各種金属原料を混合・加熱し、粉砕・混合・再加熱を繰り返すことで、i相が得られた。
酸化物とTiを同封して真空引きした後に加熱することで、混合原子価の状態で含む酸化物が得られた。