| 研究課題/領域番号 |
20K14437
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 (2021-2023)
国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2020) |
|---|
研究代表者 |
Lieu Uyen 東北大学, 材料科学高等研究所, 助教(研究特任) (00807042)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | Patchy particle / Self-assembly / Mechanism / Structure / Reinforcement learning / Inverse design / Reinforcement Learning / Quasicrystal / self-assembly / patchy particles / dodecagonal quasicrystal / self-assemble / inverse design / optimisation / patchy particle / kagome lattice / curvature / topological defects |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
Patchy particles are of micrometre size and have patches on the surface. Such particles can assemble into complex structures with novel properties. In this research, we perform numerical simulation to investigate the relation of patchy particle design, assembled structures and properties.
|
| 研究成果の概要 |
私たちは、パッチ粒子の自己組織化についていくつかの側面を調査してきました。（i）私たちは、球面上の双極子状パッチ粒子の自己組織化において、位相欠陥がどのように現れるかを明らかにしました。 (ii）パッチ粒子から組み立てられた十二角形の準結晶の成長と揺らぎのメカニズムが明らかにされています。 (iii）与えられた構造に対して、最適なパッチ粒子の種類を見つける逆設計アルゴリズムを提案しています。 (iv）パッチ粒子と所望の構造が与えられた場合、自己組織化中に所望の構造が最も速く効率的に得られるように、最適な制御パラメータを学習するために強化学習を使用することを提案しています。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The research shows that the self-assembly of nano- and colloidal particles is promising in the development of new materials. We have proposed simulation methods that help to find the best way to obtain desired structures.
|
