Optimization of High-Entropy Oxide Catalysts Using Bayesian Machine Learning

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP25H01541 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
25H01541
Research Category
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type
  • Single-year Grants
Review Section / Research Field
  • Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2025-04-01 〜 2027-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
5,200,000 Yen (Direct Cost: 4,000,000 Yen Indirect Cost: 1,200,000 Yen)

Research Abstract

高エントロピー酸化物（HEO）は、複数の金属を組み合わせた新しい材料で、優れた電極性能を発揮する可能性があります。本研究では、水を電気分解して水素を製造する「水電解」反応を効率化するため、HEOの中から最適な材料を見出す手法を開発します。第一原理計算による精密なシミュレーションと機械学習を組み合わせ、実験と計算をつなぐ「適応的実験計画法」によって、効率的な材料探索を実現します。持続可能な水素社会の実現に資する基礎研究です。

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