| Project/Area Number |
18H03850
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 26:Materials engineering and related fields
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| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
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Principal Investigator |
Maekawa Yasunari 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所, 副所長 (30354939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川勝 年洋 東北大学, 理学研究科, 教授 (20214596)
小泉 智 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (00343898)
大和田 謙二 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 関西光科学研究所 放射光科学研究センター, グループリーダー (60343935)
趙 躍 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所 先端機能材料研究部, 上席研究員 (30450307)
大道 正明 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所 先端機能材料研究部, 主幹研究員 (10625453)
廣木 章博 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所 先端機能材料研究部, 主幹研究員 (10370462)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥43,680,000 (Direct Cost: ¥33,600,000、Indirect Cost: ¥10,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
Fiscal Year 2020: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
Fiscal Year 2019: ¥11,960,000 (Direct Cost: ¥9,200,000、Indirect Cost: ¥2,760,000)
Fiscal Year 2018: ¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000)
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| Keywords | 高分子電解質膜 / 燃料電池 / 放射線グラフト重合 / マテリアルズ・インフォマティクス / 機械学習 / 中性子小角散乱 / 粗視化分子動力学シミュレーション / インフォマティクス / 高分子材料 / 機能予測 / X線小角散乱 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we found that the random forest method is suitable for predicting the properties such as conductivity of polyelectrolyte membranes produced by the radiation grafting technique. We elucidated the important parameters that affect functionality to obtain the material design points for improving functionality. In addition, by structural analysis of polymer functional materials using X-ray and neutron beam, we also clarified the structural factors and obtain the structural data for functional prediction. Furthermore, we succeeded in visualization and digitization of the structure of polyelectrolyte membranes by coarse-grained molecular dynamics simulation, and proved that the simulation is useful for expanding structural data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高分子機能材料は、無機材料に比べ、機能性を支配する組成、化学構造や階層構造など特徴パラメータが多いため、機械学習の適用が困難とされてきたが、本研究において、高分子機能性材料の機能予測手法の構築、機能発現の構造因子解明などの成果を上げたことは、学術的に意義がある。また、高分子機能性材料にインフォマティクスを活用できることを示したことで、日本が得意とする機能性材料の研究開発の更なる国際競争力強化をもたらすと期待される。
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