2020 Fiscal Year Annual Research Report
第一原理計算と機械学習を用いた結晶粒界における原子・電子構造と機能相関性の解明
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20J00773
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
清原 慎 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 粒界 / 格子欠陥 / 第一原理計算 / インフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
材料中には，粒界と呼ばれるバルクとは異なる原子構造を持つ領域が存在する．それらは材料全体の物性を著しく低下させることがある一方で，的確に制御することでバルクでは実現し得ない物性を発現させることが可能である．粒界の特異な物性は粒界付近の原子配列に起因するため，原子レベルで研究を行う必要がある．そこで本研究では，様々な粒界の原子モデルを作成し，その原子構造を第一原理計算と情報科学手法により解析する．これまで粒界構造モデルの作成には膨大な計算量を必要としていたが，近年ベイズ最適化と呼ばれる手法により粒界構造を効率よく決定する手法が提唱された．本手法を用いて多結晶薄膜太陽電池光吸収層材料として使用されているテルル化カドミウムの粒界を100種類以上作成した．ベイズ最適化を用いても，一つの粒界において100パターンほどの原子モデルを構造緩和計算する必要があるため，第一原理計算は現実的でない．そこで本研究では，報告されている原子間ポテンシャルを使用した．結果，高速に粒界構造を決定することに成功した．一部の粒界構造はすでに報告されているが，それらと一致する粒界構造を得ることができた．
これらに対して第一原理計算を行うことで多結晶光吸収層材料として重要な物性を計算する必要があるのだが，本研究の粒界構造モデルは多数の原子を含むため通常の第一原理計算では膨大な時間を要してしまう．そこで原子構造から電子密度を予測し，それらを第一原理計算コードの入力の初期値として利用することで第一原理計算の加速化を目指している．
以上が当該年度の研究実施状況である．主に粒界における原子構造のモデル作成を重点的に行った．次年度はこれらに対して第一原理計算等を適用することで所望の物性を計算し，それらを予測するモデルを構築する予定である．また，モデルの構築だけでなく，物性発現のメカニズムも明らかにしたいと考えている
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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
本研究の目的は，第一原理計算と情報科学的手法を用いることで粒界構造と物性の相関性を明らかにすることである．申請時の予定では，1年目に機械学習と第一原理計算を用いて粒界構造を決定し，２年目に電子状態および材料物性を計算，３年目に相関性の解明および他の系への適用検討を行うことであった．本年度は，１００種類以上の粒界構造を決定することができ当初の計画通り進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方針では,２年目に電子状態および材料物性を計算，３年目に相関性の解明および他の系への適用検討を行う予定である．第一原理計算は非常に時間がかかるため，それを加速化させる手法を構築中である．その手法を現在対象としている系へ適用することができれば,大幅に第一原理計算コストを削減することが可能である．このように2年目は，1年目に決定した多数の粒界構造と物性を理論計算し，研究を最後の段階に移すことができるようにする予定である．
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