機械学習による高性能磁気冷凍材料HoB2の発見

Discovery of giant magnetocaloric effect in HoB2 driven by machine learning


寺嶋 健成, Baptista de Castro Pedro, 山本 貴史 (NIMS); Hou Zhefeng (Chinese Academy of Science); 岩崎 秀 (北大); 竹屋 浩幸, 高野 義彦 (NIMS)


Abstract:磁気冷凍は、気体冷凍に代わる冷凍法として、とりわけ低温域例えば水素の液化などへの応用が期待されている。その実用化には、大きな磁気エントロピー変化|deltaSM|を示す物質探索が欠かせない。我々は既知の磁性体における|deltaSM|の機械学習モデルを作成し、これを指針とした|deltaSM|未報告試料に対する物質探索を行った。結果選出した候補材料であるHoB2の磁化、比熱測定を行った結果、HoB2がT = 15 Kの強磁性転移温度付近において、0-5 Tの磁場変化により 40 J kg-1 K-1, 0.35 J cm-3 K-1と非常に大きな|deltaSM|を示すことを見出した。講演では、探索手法の紹介とHoB2において評価した物性について報告する。