多階層手法を用いた学理探究AIモデルによる革新的誘電絶縁ポリマー創成

Research Project

Project/Area Number	23K26087
Project/Area Number (Other)	23H01392 (2023)
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2023)
Section	一般
Review Section	Basic Section 21010:Power engineering-related
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)
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)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000) Fiscal Year 2025: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000) Fiscal Year 2024: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000) Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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。