本研究では、原子特異的なパーシステントホモロジーを用いて層状ハイブリッド鉛ハロゲン化物のトポロジー表現を構築し、勾配ブースティング木を用いた機械学習モデルによってバンドギャップ予測の精度向上を実現できることを示した。