2023 Fiscal Year Final Research Report
Materials design via atomic resolution vibrational analysis
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19H00818
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 26:Materials engineering and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池野 豪一 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30584833)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | EELS / XAFS / 原子振動 / 第一原理計算 / 機械学習 / 熱膨張 / 相分離 / 透過型電子顕微鏡 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a method that combines electron energy loss spectroscopy (EELS) with advanced spectral calculations and machine learning to obtain high spatial resolution information on local atomic vibrations (related to heat and migration) in materials. We successfully performed experimental analysis of thermal properties and phase separation behavior in local regions under high temperatures. Additionally, the development of a spectral analysis method using machine learning enabled faster and more accurate analysis than conventional methods, and it was shown to be applicable for new property predictions. These achievements are expected to greatly contribute to the development of new heat-resistant and optical materials.
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| Free Research Field |
材料設計
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的な意義は，電子エネルギー損失分光と高度なスペクトル計算技術および機械学習を組み合わせることで，熱や拡散などの，局所的な原子振動情報を高い空間分解能で取得する新たな手法を確立した点にある．特に，高温下での熱物性や相分離挙動の解析に成功し，これまでの静止した構造観察の限界を超えた動的情報を得ることができた．さらに社会的意義として，本研究で開発された手法が新しい耐熱材料や光学材料の開発に大きく貢献する点や，機械学習を用いたスペクトルインフォマティックスの分野を切りひらいたという点でも意義があったといえる．本研究で開発した手法が今後のデバイスや素材の開発に寄与することが期待される．
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