| 研究課題/領域番号 |
19K14902
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分19020:熱工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
鞠 生宏 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 客員研究員 (30809645)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | マテリアルズ・インフォマティクス / 伝熱機能材料 / ベイズ最適化 / 機械学習 / モンテカルロ木探索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This project aims to realize high-efficiency designing of materials with ultimate high/low thermal conductivity by combining traditional thermal simulation with novel informatics algorithm. Two directions will be conducted: (1) High throughput screening of high/low thermal conductivity crystals via hierarchical screening and transfer learning. (2) Nanostructure designing via Bayesian optimization and Monte Carlo tree search. The design methodology developed in this project is expected to improve the developing efficiency of thermal materials greatly and help to explore new physics behind.
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| 研究成果の概要 |
望ましい熱特性を備えた機能化材料を設計することは、熱交換器、熱界面材料、熱電、遮熱コーティング、および絶縁体の用途において重要です。このプロジェクトでは、ハイスループットスクリーニングやベイズ最適化などのマテリアルズインフォマティクス手法を開発して、マテリアルのシミュレーション/実験と機械学習ツールの間の熱機能通信を設計しました。目的関数、記述子の選択、目的関数を評価するための特性計算機、および情報学の最適化手法を設定することにより、高熱伝導率結晶、高選択性放射冷却材料、熱電膜、および磁気トンネル接合の探索に成功しました。この結果は、熱機能材料を設計するための材料情報学の利点をもたらしました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The target of this research is to develop high efficiency and novel materials informatics method for designing thermal functionalized materials. The developed method can be easily extended to other transport property designing, which is expected to contribute to both research and industry society.
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