機械学習とハイスループット第一原理計算による自律的な半導体材料探索システムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K08562
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 36010:Inorganic compounds and inorganic materials chemistry-related
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	高橋亮東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (80822311)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	マテリアルズインフォマティクス / 機械学習 / 第一原理計算
Outline of Research at the Start	申請者は過去に第一原理計算と機械学習により所望の物性値をもつ有望物質の探索を人間の介在無しに行うシステムを開発し、バンドギャップと誘電率を考慮して実際に誘電体の材料探索を効率化できることを示した。本研究ではこの手法の適用範囲を半導体で重要な電気・光学特性に拡張し、様々な用途の半導体材料を探索する汎用的な手法・システムの開発を目指す。さらにこのシステムにより新規半導体材料の発見を目指し、得られた有望物質の共通特徴量の解析を行う。