Project/Area Number |
23H01392
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21010:Power engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
佐藤 正寛 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (40805769)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
熊田 亜紀子 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (20313009)
日高 邦彦 東京電機大学, 工学部, 教授 (90181099)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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Keywords | マテリアルズインフォマティクス / 多階層計算 / マルチスケールモデリング / ポリマー / 誘電絶縁材料 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、特に電気電子機器・デバイス用の高電気抵抗かつ高熱伝導な誘電絶縁ポリマーを設計する。特に、ポリマーの多様性・多階層性を活かし、物性間のトレードオフを打破する。ポリマーは分子設計の自由度の高さから多様な物性を発現できる一方、設計が複雑で、経験やノウハウに頼るところが大きい。そこで、本研究ではまず電子状態計算を基本とした、第一原理的多階層計算を行い、ポリマーのマクロ物性の支配因子を明らかにする。その上で、この知見をもとに電気物性を含むポリマーのマクロ物性を「限られたデータ」から高精度に予測、逆に所望の物性からポリマーの分子構造を予測できる、スマートな人工知能(AI)モデルを構築する。
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