立川貴士教授のグループが、機械学習を活用した光触媒性能予測に関する研究成果を、ACS Catalysis誌に発表しました。

本研究では、太陽光と水から水素を製造する光触媒電極の性能を、高精度に予測できる機械学習モデルを開発しました。この成果により、性能発現に関わる重要な特徴量を明らかにするとともに、最適な触媒組成の探索に要する時間を大幅に短縮できると期待されます。

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本研究成果は、2025年7月8日に、米国化学会が刊行する学術誌「ACS Catalysis」のオンライン版で公開されました。