機械学習と第一原理計算を用いた新規光・電子機能性デバイスの創生

• Project/Area Number: 18K04878
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 28020:Nanostructural physics-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 野田 真史 筑波大学, 計算科学研究センター, 研究員 (50462198)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2020-03-31
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2019: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 第一原理計算 / 機械学習 / 光学応答

Outline of Annual Research Achievements

ENZ(epsilon-near-zero)材料は、非線形光学応答を利用した光吸収物質として注目を集めており、集光技術や高分解能顕微鏡などの工学分野への応用が期待されている。その中でもITO(Inzium Tin Oxide)は高い導電性と透明度を持つ物質として注目されている。ITOは酸化インジウムと酸化スズの合金であるため、まずは酸化スズと酸化インジウムの物性について、実時間・実空間第一原理計算手法プログラムを用い過去の文献を再現できるかを調べた。昨年度は、酸化スズについては状態密度と誘電関数を調べ、ほぼ再現するに至った。また、酸化インジウムについては状態密度がほぼ一致した。本年度は、酸化インジウムの誘電関数が過去の文献を再現できるかを調べ、ほぼ再現するに至った。