2019 Fiscal Year Annual Research Report
Systematic understanding of oxygen vacancies and prediction by machine learning
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19H02416
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
熊谷 悠 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00722464)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 第一原理計算 / 点欠陥 / 酸化物 / マテリアルズインフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、(1)多数の酸化物を対象として酸素空孔に関する網羅的な高精度第一原理計算を行い、その計算データベースを構築すること、(2)得られたデータに基づき、酸素空孔の学理構築と機械学習を用いたエネルギー・電子構造を予測するシステムを開発すること、の２点を目的としている。初年度の本年では、「欠陥モデルの構築」、「第一原理計算の監視・ 制御と計算エラーへの対処」、「計算結果の解析」の3工程を自動化する為のプログラム開発を行った。また点欠陥計算に必要な高精度補正法の開発や、代表的酸化物の１つであるチタン酸バリウム中の固有点欠陥に関する理論計算を行い、論文として発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の研究計画ではプログラム開発を計画しており、実際に【研究実績の概要】で述べたように順調に開発が進んでいることから、概ね順調に進展していると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は、さらなるプログラム開発を進めるとともに、年度の後半では大規模計算を実行していく。そして、最終年度には、得られたビックデータに基づき、酸素空孔の学理構築と機械学習を用いた予測するシステムを開発する。
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