| 研究課題/領域番号 |
17H01318
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
無機材料・物性
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大場 史康 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (90378795)
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| 研究分担者 |
赤松 寛文 九州大学, 工学研究院, 准教授 (10776537)
田中 功 京都大学, 工学研究科, 教授 (70183861)
平松 秀典 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (80598136)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
43,290千円 (直接経費: 33,300千円、間接経費: 9,990千円)
2019年度: 11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)
2018年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
2017年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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| キーワード | 窒化物半導体 / 材料設計 / 第一原理計算 / 点欠陥 / 薄膜 / 格子欠陥 / ドーピング |
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| 研究成果の概要 |
高精度・多角的な第一原理計算並びに機械学習に立脚したインシリコ（計算機中）での材料設計と候補物質のスクリーニングにより、半導体として有望な窒化物を選定することを目指して研究を推進した。既知の窒化物半導体の詳細な理論検討結果に基づいて材料設計の指針を構築し、インシリコスクリーニングを実行することにより、複数の有望物質を提案した。また、バンドギャップ制御及びキャリアドーピングに関する理論予測を実験により実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では理論計算、機械学習と合成・評価実験の密接な連携により、窒化物半導体の設計・探索・創製を行った。これは、近年注目を集めている計算科学並びにマテリアルズインフォマティクス手法による効率的な材料設計・探索の好例と言え、有効な材料研究手法の提案という観点からも意義深いと言える。また、本研究では窒化物半導体の設計・探索を主題としたが、本アプローチは他の材料系への応用も見込めることから、波及効果が大きいと考えられる。
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