| 研究課題/領域番号 |
18K04926
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分29010:応用物性関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2019-2022)
大阪大学 (2018) |
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研究代表者 |
福島 鉄也 東京大学, 物性研究所, 特任准教授 (00506892)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | KKRグリーン関数法 / コヒーレントポテンシャル近似 / データ駆動型マテリアルデザイン / 高エントロピー合金 / 自動ハイスループット材料計算 / 機械学習 / 第一原理計算 / マテリアルデザイン |
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| 研究成果の概要 |
我々は、スーパーコンピュータ「富岳」と、独自の第一原理計算コードである「AkaiKKR」を用いることにより、約15万個の磁性多元合金から成る広大な材料空間を自動網羅的に探索することで、電子状態、磁化、強磁性転移温度、電気抵抗率を含むユニークで利用価値の高い大規模物性データベースの構築を試みた。また、データベースに頻出パターンマイニング等のデータ科学手法を適用することにより、磁気特性を決定する支配因子や電気抵抗率の法則性の発見にも成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、「富岳」の計算能力と国産ソフトウェアがあってこそなし得たものであり、マテリアルDXにおいて基盤となる大規模物性データベースを構築したモデルケースである。本研究で開発したソフトウェアや自動網羅計算ツールは、4元高エントロピー合金だけでなく、永久磁石材料やスピントロニクス材料等へ適用することができる。そのため、データ駆動により新たな知識や法則性を見つけ出すことが可能になると同時に、多様な材料の開発が大幅に短縮されることが期待される。
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