| 研究課題/領域番号 |
19H02416
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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26010:金属材料物性関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
熊谷 悠 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00722464)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2020年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 酸素空孔 / 第一原理計算 / ハイスループット計算 / 機械学習 / 点欠陥 / 酸化物 / マテリアルズインフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
酸化物は、薄膜トランジスタや大容量不揮発性メモリ、光触媒等への応用が実現されている。酸化物の機能において中心的な役割を担っているのが酸素空孔であり、酸化物の電子・光特性を決定する要となる。そこで近年、第一原理計算を用いた酸素空孔の理論研究が盛んに行われるようになってきた。だが従来型の研究は、高々数種類の酸化物を対象としており、多数の酸化物を計算した例は存在しない。よって本研究では、数万規模の酸化物中の酸素空孔に対して第一原理計算を実行し、酸素空孔の学理構築を行うことを目的とする。また機械学習を用いたエネルギー・電子構造を予測するシステムを開発し、酸素空孔物性の起源解明と予測手法の確立を行う。
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| 研究成果の概要 |
従来の点欠陥計算は、複雑な処理を行うために、特定の物質を対象とした各論研究を行うのが限界であった。だが計算機性能は年を経るごとに飛躍的に向上しており、近年では系統的な点欠陥計算を行うに十分な状況にあった。そこで研究代表者らは、数千物質を対象に系統的な点欠陥計算を行い、それらの計算材料データベース構築を行なった。更に本データベースを基盤とした点欠陥形成エネルギーの機械学習による予測、点欠陥に関する特異現象の発見を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物質中には、点欠陥が多数存在し、それらが材料機能発現において重要な役割を担っている。しかしながら、点欠陥特性を詳細に調べるため必要な原子レベルでの解析を、実験により行うことは極めて難しい。そこで近年、電子に関する量子力学の基本方程式を解く、第一原理計算を用いて点欠陥特性を調べる研究が行われる様になってきた。本研究では、数千物質を対象に系統的な点欠陥計算を行い、それらの計算材料データベース構築を行なった。これにより、効率的な新材料探索につながると期待される。
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