| 研究課題/領域番号 |
21K04630
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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 | 名桜大学 |
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研究代表者 |
立津 慶幸 名桜大学, 健康科学部, 上級准教授 (70833911)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 第一原理計算 / 永久磁石 / 機械学習 / 新奇磁性物質 / 計算材料科学 / 磁石材料 / 磁気異方性 / 保磁力 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ロボット技術の進化とそれをサポートするAI技術の発展が加速するにともない、これらの駆動部分で多用される希土類永久磁石の需要が拡大している。それと同時に、永久磁石の高性能化が社会的に求められている。本研究では、近年目覚ましい発展を遂げている機械学習と計算科学的手法を組み合わせることで、希土類永久磁石内部の電子状態の解析をすすめ、高性能化の起源に迫る。
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| 研究成果の概要 |
様々な電子機器の駆動部分に利用されている永久磁石は、Society5.0の実現に向け需要の拡大が予想されており、その高性能化と新たな磁石材料探索が求められている。本研究では、計算科学的手法による磁石の高性能化に焦点をおいた。成果として、永久磁石界面構造作成プログラムや計算に必要なファイル等を自動で作成・処理するためのプログラムを作成・整備できたこと、また、ニューラルネットワークの技術を用いて構成されたモデルポテンシャルを活用することで磁石のバルク物質への計算精度を検証し、第一原理計算の計算結果をよく再現することを明らかにした。今後も引き続き精度検証を行うことで、機械学習の適用可能性を探る。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
永久磁石の弱点として、高熱領域ではその性能が著しく低下することが知られているが、実験的にその要因を直接観測することは困難であるため、その詳細な理由は分かっていない。このため、計算物質科学の手法を用いて磁石内部の電子分布を調べることによって性能低下の原因を探ることができれば、材料開発の分野に大きく貢献する事が期待できる。電子分布を調べる手法の一つである第一原理計算はコスト(長時間の計算時間)がかかるため、比較的少ない計算時間で同様の結果が得られる機械学習的手法を確立することができれば、理論的な立場から実験研究への迅速なフィードバックが期待できる。本研究では、その精度の検証を進めた。
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