| 研究課題/領域番号 |
19H02167
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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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| 審査区分 |
小区分21050:電気電子材料工学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
藤原 裕之 岐阜大学, 工学部, 教授 (40344444)
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| 研究分担者 |
志賀 元紀 岐阜大学, 工学部, 准教授 (20437263)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
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| キーワード | 巨大光吸収 / 光吸収 / 人工知能 / 光学データベース / 第一原理計算 / 光吸収係数 / MgTi2S5 / 機械学習 / 光吸収半導体 / データベース / 高存在元素 / 巨大光吸収半導体 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、巨大光吸収を示す太陽電池用半導体物質を人工知能および量子計算法である第一原理計算を積極的に活用したマテリアルズインフォマティクスにより開発することを目的としている。特にこの材料探査は、地球規模での太陽電池導入を考慮し、地殻中に多く含まれる資源豊富な元素に焦点を当てて行う。本研究は、新しい巨大光吸収半導体を、膨大な組み合わせから成る組成の中から機械学習を駆使して選定するものである。
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| 研究成果の概要 |
機械学習および第一原理計算により巨大光吸収を示す半導体材料を見つけることを目的として、高スループットで光学吸収スペクトルを計算できる新たな手法(PHS法)を開発した。この場合には、高精度の第一原理計算(HSE06法)によるバンドギャップ計算がボトルネックとなるが、さらにこれを解消するため、機械学習(サポートベクター回帰)によりバンドギャップを0.2eV程度の精度で簡易計算できる手法も開発した。未知材料によりAI教師データを構築することを目的として、I-II-V族系化合物(合計250結晶)の大規模計算を行い、新たな太陽電池材料としてCaNaAs, BaNaP, BaKP, BaKAsを見出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マテリアルズインフォマティクスによる材料探索は、今後ますます多用されて行くと考えられる。但し、マテリアルズインフォマティクスによる大規模光学材料探索においては、限られた時間で多くの材料の光学物性を高いスループットで計算することが本質的に重要となる。本研究では、光学材料(特に太陽電池材料)の材料探索に特に必要となる第一原理計算手法および機械学習法を提案し、短時間で材料の光吸収係数を高精度で計算できる手法を確立した。さらに、太陽電池に適切なバンドギャップおよび光吸収係数を有し、資源的な制約の少ない新しい光学材料(CaNaAs, BaKP, BaKAs)を見出した。
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