Understanding and prediction of band-edge energies via machine learning

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21076
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 26:Materials engineering and related fields
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Kumagai Yu 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00722464)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2022-03-31
• Keywords: バンド端位置 / 第一原理計算 / ハイスループット計算

Outline of Final Research Achievements

In recent years, improvements in computer performance and advances in computational methods have made it possible to calculate band edge positions with high precision using first-principles calculations that solve the fundamental equations of quantum mechanics. In this study, we performed systematic first-principles calculations for about 100 oxide band-edge positions and aimed to systematically understand the characteristics of each band-edge material based on the obtained data. The results show that the upper valence band edge (VBM) positions of the same oxides are widely distributed ranging about 4 eV. While the VBM is lower in boron oxides, it is larger when the VBM is composed of Cu-3d orbitals and isolated electron pair orbitals of As and Sb.

Free Research Field

計算材料学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

物質のバンド端位置は、触媒や光触媒などの表面反応、や半導体のドーピング可能性を決定する重要な特性です。しかし、バンド端位置を実験から決定することは極めて難　しく、その値は文献により異なる事が多いです。一方、近年、計算機性能の向上により、量子力学に基づき、バンド端位置を高精度に算出することが可能となってきました。本研究では、数百物質のバンド端位置を対象に理論計算を行い、そのデータに基づいて、バンド端の材料ごとの特性を系統的に理解することを試みました。本研究はバンド端の特性を理解する最初の一歩であり、これによりバンド端位置を調整することで材料特性の改善につなげていく糸口になると期待されます。