| 研究課題/領域番号 |
19K05390
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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32010:基礎物理化学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
今村 穣 東京都立大学, 理学研究科, 客員教授 (60454063)
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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 |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 分子自動生成 / 逆問題 / 有機薄膜太陽電池 / インフォマティクス / 材料自動探索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
これまでエネルギー問題の解決を目指し、計算科学を用いて膨大な数の太陽電池材料候補が検討されてきたが、ブレークスルーとなる特定の物性を示す材料は発見されてこなかった。これは、特定の物性を示す材料候補を効率的に探索する、いわゆる、逆問題アプローチに基づく材料探索は行われてこなかったことに起因する。そこで、本研究では、これまで申請者が研究開発してきた自動探索スキームを基盤に、特定の物性を示す分子を自動探索可能なプラットフォームを開発する。さらに、次世代太陽電池材料である有機薄膜太陽電池に適用し、新材料開発を通してエネルギー問題の解決を推進する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、これまで開発してきた自動探索スキームを基盤に、特定の物性を示す分子を自動探索可能なプラットフォームを開発する。さらに、次世代太陽電池材料である有機薄膜太陽電池に適用し、新材料を提案する。
光物性をターゲットとしてモンテカルロ木探索に基づく分子生成の検討を行い、おおよそターゲット物性を再現する分子の作成に成功し、その成果を論文に発表した。本年度は、強化学習を用いた別の分子生成アルゴリズムにおいても分子生成を検討した。単純な有機分子で検討したところ、満たすべき物性条件を再現する妥当な分子を生成できることを確認した。次に、光電変換効率が２０％近くを示す有機薄膜太陽電池のドナー・アクセプターの非フラーレンアクセプター(NFA)に関して検討することにした。ドナー・アクセプター型のNFAが満たすべき条件として、1)バンドギャップ・軌道エネルギー、2)かさ高い側鎖、3)結晶性などが挙げられる。1)に関しては、高い光電変換効率を示すNFAであるY6やITICのギャップ・軌道エネルギーなどを参考に条件を決定し、2)に関しては、先行研究を参考に適切な側鎖の組み合わせを検討することにした。3)に関しては、分子生成スキームで1)2)の条件を満たす分子候補の中でも特に高い光電変換効率が期待できる分子について、古典分子動力学のアプローチによる検討をしたい。現在候補分子の探索を実施中であり、最終的には、3つの条件を満たすNFAを、合成可能性、コストなどの観点でも検討する。
最終的には、高速に分子生成が可能となるような分子パーツベースの分子生成や大域的な分子探索が可能とするアルゴリズムの導入により、有機薄膜太陽電池の候補分子を自動探索可能なプラットフォームを開発する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
分子生成のアルゴリズムの検討は進んでいるが、実際のアルゴリズムの応用が進んでいない。今後有機薄膜太陽電池のアクセプターの探索を中心に進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
有機薄膜太陽電池・分子生成に関する情報収集を進め、最も適切なアプローチを選択しながら、有機薄膜太陽電池材料の探索を行い、本検討の加速を試みる。
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