| 研究課題/領域番号 |
20K05068
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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26010:金属材料物性関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
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研究代表者 |
木野 日織 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 主幹研究員 (70282605)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | マテリアルズインフォマティクス / ハイエントロピー合金 / 第一原理網羅計算 / 説明可能な人工知能 / 残留電気抵抗率 / 磁気相転移温度 / 磁性 / 自動化第一原理計算 / 機械学習手法 / 法則獲得 / 自動計算 / 機械学習 / 電気伝導 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高性能な柔磁性材料探索は日本の材料開発の優位性を保つために必要である。当研究ではハイエントロピー合金（HEA）に着目する。HEA材料探索研究における理論的な障害は、実験では膨大な組成・比率組み合わせに対応できない点と組み合わせが膨大すぎて網羅的な第一原理計算も実現不可能な点である。本申請ではHEA材料探索を目的として、機械学習を用いて第一原理計算速度を加速し、機械学習を用いて材料探索を加速し、機械学習を用いて物性の起源研究を加速し、これらを実現する自動計算科学ワークフロー作成し公開すること社会に寄与する。
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| 研究成果の概要 |
この申請者は第一原理計算KKR法の自動化を行い網羅自動計算を実現し，磁化，磁気相転移温度，残留電気伝導率の計算も行った。4f系を除いて金属元素を中心に38元素の組み合わせによる四元等比ハイエントロピー合金のBCC構造、FCC構造それぞれに対して約７万個、合計約14万個の物質量計算を行った。網羅計算結果に対して説明可能な機械学習手法を適用することにより構成元素の周期律表列の散らばり（分散）が小さいほど残留電気伝導率が高いという法則を発見した。また，磁化がノンコリニアになる場合に、HEAのカクテル効果として元素間のフラストレーションにより非磁性体の可能性を示唆した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
材料設計を行う場合に都度材料の物性を探索するのではなく，予め物性値データベースを作成し，そこからデータを選べると材料設計が大幅に加速する。高強度物質として知られる固溶状態相であるハイエントロピー合金は3d遷移金属元素などを含む場合に磁性を持つ可能性がある。構造から柔磁性になり、また、様々な元素が混じった合金であり、単結晶として原理的に大きな電気抵抗を持つことも期待される。ハイエントロピー合金に対してこの網羅計算ソフトの作成および網羅データ生成を行った。
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