Optimization of synthesis processes for K-doped BaFe2As2 polycrystalline bulks using machine learning
德田 進之介, 長谷川 友大, 藤井 陸太, 岡田 雄輝, 石井 秋光, 山中 晃徳 （東京農工大）； 嶋田 雄介 （東北大）； 波多 聰 （九大）； 山本 明保 （東京農工大）
Abstract:鉄系超伝導体の一種であるBaFe2As2（Ba122）は強力磁石等への応用が期待される。前報[1]では、放電プラズマ焼結法（Spark plasma sintering, SPS）で作製した円盤型KドープBa122多結晶バルクの微細組織と超伝導特性について報告した。今回は、機械学習手法の一つであるベイズ最適化を活用してKドープBa122多結晶バルクの合成条件の検討を試みたので報告する。
[1] 德田ら、第99回低温工学・超電導学会研究発表会、3C-p02 (2020)