First-principles calculation study on phonon thermal conductivity mechanisms in crystalline materials and the search for low thermal conductivity materials

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K04632
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26010:Metallic material properties-related
• Research Institution: National Institute for Materials Science
• Principal Investigator: TOGO Atsushi 国立研究開発法人物質・材料研究機構, マテリアル基盤研究センター, グループリーダー (10610529)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 格子熱伝導率 / 第一原理計算 / フォノン / フォノン間相互作用

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed and evaluated a numerical computation method for systematic prediction of lattice thermal conductivity using computer simulations. By employing polynomial machine learning potentials trained on first-principles calculation results, we significantly reduced the computational resources required for lattice thermal conductivity calculations. To generate training data for the machine learning potentials, we developed an automated system to systematically and extensively perform first-principles calculations on various crystals. Additionally, we developed software to calculate lattice thermal conductivity from the training data. Using these technologies, we optimized a computational workflow for systematic prediction of lattice thermal conductivity, enabling extensive calculations of lattice thermal conductivity.

Free Research Field

材料計算科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

計算機シミュレーションで格子熱伝導率を予測することで、材料探索における事前スクリーニングを行うことができる。これにより、材料探索を加速し、実験などに必要な経費を削減することが可能となる。開発した理論計算手法をソフトウェアとして実装し、オープンソースソフトウェアとして公開しているため、誰でも本研究成果と同様の計算機シミュレーションを行うことができる。このソフトウェアは単に作成しただけでなく、ユーザーの利用しやすい形で開発・保守を続けており、理論的および技術的詳細は論文として発表しているため、多くの研究者が本研究の恩恵を容易に享受できる。