| 研究課題/領域番号 |
21K04632
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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 |
東後 篤史 国立研究開発法人物質・材料研究機構, マテリアル基盤研究センター, グループリーダー (10610529)
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 格子熱伝導率 / 第一原理計算 / フォノン / フォノン間相互作用 / 格子熱伝導率計算 / フォノン計算 / ハイスループット計算 / 格子熱伝導 / 自動計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習を用いて第一原理非調和フォノン計算を軽量化し、多様な結晶構造に対して第一原理格子熱伝導率計算する。複雑な計算ワークフロー全体を自動化することで、スーパーコンピュータを用いてハイスループット計算を行い、格子熱伝導率計算データベースを構築する。得られたデータと機械学習を用いて、多様な結晶を特徴によって分類し、低格子熱伝導率を示す傾向をもった集団を抽出する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、計算機シミュレーションを用いて格子熱伝導率の網羅的な予測を行うための数値計算手法を開発し、その性能を評価した。第一原理計算の結果を学習させた多項式機械学習ポテンシャルを用いることで、格子熱伝導率計算に必要な計算リソースを大幅に削減した。機械学習ポテンシャルの学習データ生成のため、多様な結晶に対して第一原理計算を系統的かつ大量に実行する自動化システムを開発した。また、学習データから格子熱伝導率を計算するためのソフトウェアも開発した。これらの技術を用いて、格子熱伝導率を網羅的に予測するための計算ワークフローの最適化を行い、網羅的な格子熱伝導率の計算が可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計算機シミュレーションで格子熱伝導率を予測することで、材料探索における事前スクリーニングを行うことができる。これにより、材料探索を加速し、実験などに必要な経費を削減することが可能となる。開発した理論計算手法をソフトウェアとして実装し、オープンソースソフトウェアとして公開しているため、誰でも本研究成果と同様の計算機シミュレーションを行うことができる。このソフトウェアは単に作成しただけでなく、ユーザーの利用しやすい形で開発・保守を続けており、理論的および技術的詳細は論文として発表しているため、多くの研究者が本研究の恩恵を容易に享受できる。
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