| 研究課題/領域番号 |
19K05303
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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30020:光工学および光量子科学関連
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
牧野 哲征 福井大学, 遠赤外領域開発研究センター, 准教授 (70311363)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019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 | 励起子 / 非線形フォトニクス / マテリアルインフォマティクス / 解探索 / 最適化問題 / 非線形光学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
局所クーロンエネルギー・電子格子結合度・移動積分が強相関電子系材料における非線形光学特性に与える影響を明らかにし、巨大な光非線形性・超高速な光応答をもつ新たな非線形材料開発の基盤的知見を得ることを目的とする。
YO, SmO, LuOといった新規な希土類系強相関薄膜を対象とし光非線形性データの背後にある相関関係を抽出するための機械学習援用の有用性について実証する。具体的には、電気・分光測定により電子格子結合度などを決定したり、電子構造を計算したりする。上述の因子の中から主効果を同定することにより、非線形材料の開発やマテリアルズ・インフォマティクスの高度化につなげる。
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| 研究成果の概要 |
電子工学および応用物理学分野などさまざまな学術分野で注目を浴びることとなっている電子強相関系材料群について、この研究では、準安定相希土類系強相関薄膜を対象に、局所クーロンエネルギー、電子格子結合度、移動積分が非線形光学特性に与える影響を明らかにした。さらに、光非線形性データの背後にある相関関係を機械学習を用いて抽出し、非線形材料の開発やマテリアルズ・インフォマティクスの高度化に貢献した。第一原理電子状態計算を行い、局所クーロンエネルギーを最適化し、誘電関数を再現する結果を得た。さらに、非線形分光法の高感度測定系を実現し、これらのさまざまな成果を原著論文として発表できた
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習・深層学習と電子状態計算を統合することで、大量のデータに依存する従来のアプローチを超え、少量の実験データから外挿的な物性予測が可能になった。これにより、新材料の探索と設計が効率的に行えるようになった。
学習データから外れた領域でも適切に予測ができる新たな深層学習の基礎技術を適用でき、これにより、未知の新物質に対しても物性を高精度予測することが可能となり、高機能な物質や学問的に興味深い性質を持った物質の探索・設計に応用することができた。
従来の深層学習技術の弱点を深層学習と理論の融合で克服することで、材料開発関連する分野で新たな成果を生み出すことが期待できる。
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