Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
水素結合性有機構造体（HOF）は、水素結合による結晶性の高い多孔質材料であり、リサイクル性に優れている。しかし、脱溶媒時の構造転移により多孔質構造が消失する化合物が多く、材料開発のボトルネックとなっている。本研究では、機械学習ポテンシャルを用いてHOFの安定性をシミュレーションする技術を確立し、多孔性を維持する分子に絞った効率的な材料開発を目指す。この技術は他の多孔質構造にも応用可能であり、新規多孔質材料の開発に貢献できる。
