2021 Fiscal Year Research-status Report

Design and property prediction of post-graphene thin-film materials based on first-principles electronic-state calculation

Research Project

Project/Area Number	20K05274
Research Institution	Kyoto University of Advanced Science
Principal Investigator	中村康一京都先端科学大学, 工学部, 教授 (20314239)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	羽部哲朗京都先端科学大学, ナガモリアクチュエータ研究所, 助教 (60737435)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	ポストグラフェン / 遷移金属ダイカルコゲナイド / 第一原理計算 / 時間依存密度汎関数理論 / 光学物性
Outline of Annual Research Achievements	本年度は主に下記の1～3について実施した。 1. 【非経験的電子状態計算に基づく光伝導性シミュレーション手法の開発と実行】2020年度に開発した光伝導性を定性的・定量的に予測する新しいシミュレーション手法に改良を加え、時間依存コーン・シャム方程式の近似解から光照射時の電流密度を導出するプログラムコードを開発し、二硫化モリブデンおよび二硫化タングステンの1～4層のモデル構造を用いて光伝導性のドープ濃度依存・温度依存に関するテスト計算を実行した。 2. 【2次元二硫化モリブデンの光学物性に関するひずみ応答シミュレーション】時間依存密度汎関数法に基づく電子励起状態計算手法を用いて、2次元二硫化モリブデンの1～4層構造における誘電関数のエネルギースペクトル等、いくつかの光学物性を定性的・定量的に予測するシミュレーションを実行し、これらのひずみ応答の積層構造依存を解析するとともに、実験的に示されている光学スペクトルの赤方偏移についても理論的に検証した。研究成果は国内学会で発表し、学術論文誌に投稿した。 3. 【機械学習によるポストグラフェン材料ヘテロ接合構造の設計】遷移金属ダイカルコゲナイドのヘテロ接合構造を想定して層間相互作用を含む局所構造モデルを多数導入し、これらの第一原理電子状態計算による構造最適化やゼーベック係数等の電子物性シミュレーションを実行して、人工ニューラルネットワークの記述子となるヘテロ接合デバイスのパーツ物性データベース構築を進めた。簡単なテストシミュレーションも実行した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 光伝導性シミュレーション手法開発については、二硫化モリブデンおよび二硫化タングステンのモデル構造を用いて光伝導性のドープ濃度依存・温度依存に関するテスト計算を実行できており、ほぼ当初の予定通りに進捗している。時間依存密度汎関数法を用いたポストグラフェン材料モデルの電子状態計算と光学物性シミュレーションに関する研究も、ひずみ応答による光学スペクトルの赤方偏移についても理論的に検証するなど、重要な研究成果を発表・報告できた。総合的に、おおむね順調に進展していると判断した。
Strategy for Future Research Activity	今後の研究の推進方策として、以下を進める予定である。 A. 【非経験的電子状態計算に基づく光伝導性シミュレーション手法の開発と実行】昨年度までに開発した光伝導性シミュレーション手法をもとに、複雑な原子レベルの構造を単位格子の形で与えるだけで光伝導性のドープ濃度依存・温度依存を解析できるプログラムコードを完成させる。 B. 【ポストグラフェン材料モデルの電子状態計算と電子物性シミュレーション】時間依存密度汎関数法による電子状態をベースに、さまざまなポストグラフェン材料の電気機械特性、熱電変換特性、光伝導性、トポロジカル絶縁性に関するシミュレーションを行う。電子構造の外部ひずみや膜厚（層数）に対する依存性を周期表の周期や族の変化に応じて系統的に解析するだけでなく、2次元構造から発展したモデル（2.5次元構造、1次元構造）についてもシミュレーションを実行して、次元そのものの効果についても検証する。 C. 【機械学習によるポストグラフェン材料ヘテロ接合構造の設計と特性予測】昨年度に実施した遷移金属ダイカルコゲナイド局所構造モデルの電子物性シミュレーションをさらに進め、得られたデータを記述子として、これらの局所構造を複数組み合わせた大規模かつ複雑なヘテロ接合デバイスの安定構造やデバイス特性を人工ニューラルネットワークによる機械学習で予測する。機械学習によって出力された構造面・物性面の見地から、ポストグラフェン材料による高性能電子デバイスの開発方針や全く新しいポストグラフェン材料候補を示唆する。
Causes of Carryover	2021年度は、研究成果発表や資料収集等のための国内・海外出張を計画し、そのための旅費使用を予定していたが、新型コロナ禍の影響が続いて研究代表者・分担者とも出張を控えた。使用できなかった旅費は2021年度の物品費等としては使用せず、2022年度の配当額が少額であることから、新型コロナ蔓延状況の改善を期待し、旅費の財源として2022年度に繰り越す判断をした。一方で、引き続き出張を控えるべき状況が継続する場合は、計算機の増設メモリ等、本研究遂行のための計算機環境の補強に使用する。