| 研究課題/領域番号 |
20J00773
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分26020:無機材料および物性関連
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| 研究機関 | 東北大学 (2022)
東京工業大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
清原 慎 東北大学, 金属材料研究所, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 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 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | マテリアルズインフォマティクス / 表面 / 格子欠陥 / 粒界 / アモルファス / 第一原理計算 / インフォマティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
1年目：情報科学の手法を取り入れることで，効率的に粒界構造と物性のデータを収集する．
2年目：クラスター解析等を用いて，粒界構造とバンドギャップの相関を明らかにする．また同様の解析を点欠陥形成エネルギーにも適用する．
3年目：これまでの手法を3元系にも適用し，2元系で発見した相関性が3元系にも適用可能か検討する．
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| 研究実績の概要 |
材料中には、格子欠陥と呼ばれるバルク(結晶)とは異なる原子構造を持つ領域が存在する。それらは材料全体の物性を著しく低下させることがある一方で、的確に制御することでバルクでは実現し得なかった物性を発現させることが可能である。本研究では、格子欠陥が与える物性への影響を理解するために情報科学手法を用いて研究を行った。最終年度は、表面に関する成果を得た。
結晶表面は、触媒や半導体材料において重要な役割を果たす。そのような材料においては、イオン化ポテンシャル(IP)・電子親和力(EA)を用いたバンドアライメントが材料の機能を示す重要な指標となる。そこで本研究では、表面における系統的なIP・EAの評価を可能にするために機械学習を用いた。
第一原理計算に基づいたハイスループット計算により約3000個の酸化物の表面のIP・EAを計算した。いくつかの物質に関して実験値と比べた結果、IP・EAともによく一致し、高精度な大規模IP・EAデータベースを構築することに成功したといえる。二元系酸化物のデータを用いて、表面の原子構造の情報のみからIP・EAを予測するニューラルネットワークを構築した。その結果、高精度でIP・EAを予測することに成功した。さらに構築したニューラルネットワークにAttention layerを導入することで、予測精度をさらに向上させ、IP・EAに対する各原子サイトの影響を評価することができた。また原子構造を記述子化する過程をニューラルネットワークに接続することで、元素の影響をあらわに取り込むことを可能にし、結果三元系酸化物への拡張を可能した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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