本文へ
ここから本文です

理論計算と機械学習により無機材料表面の性質を 高精度かつ網羅的に予測 -光触媒材料などの探索や電子?光電子デバイスの設計を支援-

【本学研究者情報】

〇金属材料研究所 助教 清原慎
研究室ウェブサイト

【発表のポイント】

  • 最先端の理論計算と機械学習による新たな予測手法を開発
  • 材料探索やデバイス設計において不可欠な指針
  • マテリアルズインフォマティクスに立脚して材料開発を加速

【概要】

東京工業大学 科学技術創成研究院 フロンティア材料研究所の清原慎JSPS特別研究員(研究開始時。現:東北大学 助教)、大場史康教授は、産業技術総合研究所 エネルギー?環境領域 電池技術研究部門の日沼洋陽主任研究員と共同で、高精度と高速を両立させた最先端の第一原理計算(用語1)により生成した大規模な理論計算データおよび機械学習を用いて、無機材料表面の基本的な電子構造を網羅的に予測することに成功した。

本研究により開発された手法は、光触媒や電子?光電子デバイスなどの設計において重要な指針を与える無機材料表面のバンドアライメント(用語2)を多種多様な物質?表面を対象に予測することを可能にするだけでなく、表面以外の特性の予測にも使える汎用的なものであり、近年注目されているマテリアルズインフォマティクス(用語3)に立脚した材料開発を加速することが期待される。

研究成果は3月28日(現地時間)に米国化学会誌「Journal of the American Chemical Society(ジャーナル オブ ジ アメリカン ケミカル ソサイエティー)」のオンライン速報版で公開された。

図1 第一原理計算および機械学習を用いたIP?EAの予測の概念図

【用語解説】

(1)第一原理計算:量子力学の基本原理に基づいた理論計算。物質の性質を支配する電子の状態だけでなく、安定性や構造を決定する際の指標となる全エネルギーが得られ、結晶?分子、表面?界面などの構造を予測できる。

(2)バンドアライメント:複数の物質の電子のエネルギーバンドをある基準でそろえること。光触媒や電子?光電子デバイスなどの設計において重要な指標となる。

(3)マテリアルズインフォマティクス:実験および理論計算の結果に対してデータ科学的手法を適用することで、膨大な種類の材料やその性質の予測?解析を行い、材料の最適化や新材料?新機能の開拓を行うアプローチ。

詳細(プレスリリース本文)PDF

問い合わせ先

東北大学 金属材料研究所
助教 清原 慎
Email: sin@tohoku.ac.jp (報道に関すること)
東北大学 金属材料研究所 情報企画室広報班
Email: press.imr*grp.tohoku.ac.jp(*を@に置き換えてください)
TEL: 022-215-2144 FAX: 022-215-2482

sdgs_logo

sdgs07

東北大学は持続可能な開発目標(SDGs)を支援しています

このページの先頭へ