AIを導入したマテリアルズインフォマティクスによる巨大光吸収半導体の開発

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19H02167
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 藤原 裕之 岐阜大学, 工学部, 教授 (40344444)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 志賀 元紀 岐阜大学, 工学部, 准教授 (20437263)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 光学データベース / 第一原理計算 / 光吸収係数 / MgTi2S5

Outline of Annual Research Achievements

2020年度は、巨大光吸収を示す半導体物質をAIにより効率的に探索することを目的とし、AIに適用できるデータベース(半導体バンドギャップおよび光吸収係数)の構築を目指した。昨年度までに地殻中に350 ppm以上存在する高存在度元素により構成される結晶化合物に焦点を当てて材料探索を実行したが、データベースとして活用できる半導体化合物の数が非常に少ないことが判明したため、本年度はこれまでに報告されていない新たな化合物系の探索を行い、AI用教師データの拡大に努めた。具体的には、昨年度までに見つかった高い光吸収係数を示すMgTi2S5の斜方晶結晶を基本に、ATi2S5としてAサイトの原子をBe, Mg, Ca, Srと連続的に変化させた材料の光学特性を計算した。その結果、結晶構造が類似している場合には、同様の高い光学吸収係数が得られることを確認した。ただし、今回検討した結晶化合物では、結晶内原子の電荷密度分布に依存して、材料の光学特性は大きな光学異方性を示し、光学デバイスへの応用には難易度が高い事も明らかとなった。
上記の計算プロセスは、光学データベースの構築に有効であると期待されるため、さらにこれまでに確立した未知探索材料の光学特性計算手法(PHS法)を含め、同一プラットフォームのプログラミングによる完全自動化を目指し、これが可能であることを確認した。これにより、強大な光吸収係数を持つ結晶系を基に元素を入れ替え、未知探索物質の光学特性を完全自動化した計算プロセスにより計算し、光学データベースを効率的に構築する基礎を構築した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

コロナウィルスの影響による大学閉鎖のため、当該研究室学生が第一原理計算用コンピューターにアクセスできなかったこと等があり、研究実施期間が大幅に短縮し、研究の進捗に大きな後れを生じた。また、当研究室で進めている半導体材料の光学特性計算は、多くの細分化されたステップから構成されており、大規模な計算を高速で行うための手法が確立されていなかった。これを自動化する統一プラットフォームのプログラミングに着手し、完成の目途をつけたが、これに多くの時間が費やされ、光学データベースの構築に遅れが生じた。来年度以降は自動化プログラミングにより、計算時間・手順の大幅な短縮が期待される。

Strategy for Future Research Activity

今年度に着手した第一原理計算の完全自動化プログラミングにより、今後、当該研究者の計算作業は大きく軽減される見込みである。この場合、コンピューターで行う第一原理計算の計算時間が最終的なボトルネックとなる。現在は、半導体材料のバンドギャップを正確に求めるためにハイブリッド汎関数(HSE06)を使用して計算を行っている。しかし、HSE06を利用した場合、単位格子内の原子数が少ない時(10個以下)でも、2日程度の計算時間が必要であり、原子数が20個程度と多い場合には、1週間程度の非常に長い計算が必要な場合がある。そのため、コンピューター計算の並列化を実施しても、多量の結晶化合物の計算は行えない欠点がある。以上より、今後は、バンドギャップ計算をより計算コストの低いΔsol法(GGA汎関数を利用し、電子数を変えることによりバンドギャップを算出する手法)により行い、第一原理計算の実施時間の大幅な短縮を目指す。