機械学習の手法の１つである、スパース回帰分析を量子化学計算の結果に適用することにより、ナトリウム等の電解液特性を予測することに成功しました。

本論文は王立化学会の論文雑誌Phys. Chem. Chem. Phys.の2019 PCCP ホット論文に選ばれました。

論文：Atsushi Ishikawa, Keitaro Sodeyama, Yasuhiko Igarashi, Tomofumi Nakayama, Yoshitaka Tateyama, Masato Okada, Phys. Chem. Chem. Phys. 21, 26339-26405 (2019). "Machine Learning Prediction of Coordination Energies for Alkali Group Elements in Battery Electrolyte Solvents"
DOI：10.1039/C9CP03679B