First-principles design of hydrogen-energy materials by combining quantum modeling and machine learning

• Project/Area Number: 24K01145
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26010:Metallic material properties-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 君塚 肇 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60467511)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 志賀 基之 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (40370407)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2024: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
• Keywords: 水素吸蔵・透過 / 量子効果 / 自由エネルギー地形 / 第一原理経路積分解析 / レアイベント解析

Outline of Research at the Start

水素をエネルギー媒体として利用するための材料技術を確立するには，その根本要素である「材料中における水素原子の振る舞い」を原理原則から理解し，材料設計に反映させることが重要である．本研究では，申請者らが構築してきた量子論的モデリング手法に機械学習を組み入れることで，計算負荷を大幅に抑えながら，量子効果に由来する水素の特異な挙動を予測的に定量評価できる解析法を構築する．これにより，水素エネルギー材料中の水素の反応・移動過程の自由エネルギー地形の系統的解析を実施し，水素の入出反応・移動過程のキネティクスの解明に役立てるとともに，水素透過・吸蔵性能の理論予測モデルを構築することを目指す．