| 研究課題/領域番号 |
22KJ0610
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| 補助金の研究課題番号 |
21J20969 (2021-2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2021-2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分29010:応用物性関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
宮崎 優 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2023年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2022年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | トポロジカル物性 / ナノ構造 / スピントロニクス / 磁性 / 表面弾性波 / ナノワイヤ / ナノテクノロジ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
トポロジーで特徴づけられるナノ量子物性は近年基礎研究の領域で注目されているが、未だ実用的なデバイスの実現に貢献できているとは言い難い。本研究では電場や歪みなどの外場と結合した自由度を通じてトポロジカル物性を制御し、トポロジカルナノデバイスの実用化を目指す。
具体的にはトポロジカルディラック半金属と呼ばれる物質のナノワイヤをゲート電極や曲げを活用して表面状態を制御する。
またスキルミオンと呼ばれるトポロジカル磁気構造についても他自由度との相互作用による制御を試みる。
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| 研究実績の概要 |
今年度はトポロジカルナノ構造の一種であるスキルミオンの安定化メカニズムについて着目した。スキルミオンは金属磁性体において広く研究されているが、シミュレーションを行う際には伝導電子の効果は計算コストが高いため顕わに扱うことは難しい。
そこで本研究では伝導電子の効果をニューラルネットワークモデルに学習させ、計算を代替することで高速かつ大規模な数値計算を可能にした。開発したニューラルネットワークモデルは同変性と呼ばれる幾何学的性質を有しており、これにより少ないデータ数で高い精度を実現している。
また、実際にスキルミオン結晶系のスピンダイナミクスシミュレーションを提案手法で行った結果、複雑なスピン間相互作用に由来するトポロジカル相転移を高い精度で再現した。
本研究の成果は第84回応用物理学会秋季学術講演会で発表され、Machine Learning: Science and Technology誌から出版された。本研究で開発されたニューラルネットワークモデルや学習データはリポジトリ上で公開されており、自由に利用できる。本研究の成果はトポロジカル磁性体の探索や開発に貢献しうる。
研究期間全体を通して、実験と計算の両面からトポロジカル物性の制御について研究した。
具体的にはCd3As2ナノワイヤの表面量子振動の実験的観測、スキルミオンの表面弾性波を用いた力学的駆動制御、遍歴磁性体シミュレーションのための同変ニューラルネットワークの開発を行い、これらの成果は主著論文3件、および国際学会発表1件、国内学会発表2件として公開された。
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