| 研究課題/領域番号 |
23H05403
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| 研究種目 |
特別推進研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
高橋 幸生 東北大学, 国際放射光イノベーション・スマート研究センター, 教授 (00415217)
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| 研究分担者 |
DAM HieuChi 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70397230)
星野 大樹 東北大学, 国際放射光イノベーション・スマート研究センター, 准教授 (20569173)
石黒 志 東北大学, 国際放射光イノベーション・スマート研究センター, 助教 (20752455)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2030-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
627,900千円 (直接経費: 483,000千円、間接経費: 144,900千円)
2024年度: 167,570千円 (直接経費: 128,900千円、間接経費: 38,670千円)
2023年度: 58,110千円 (直接経費: 44,700千円、間接経費: 13,410千円)
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| キーワード | 放射光 / コヒーレント回折イメージング / X線光子相関分光 / データ科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
放射光コヒーレントX線を用いたナノ構造可視化技術である「タイコグラフィ」の時間分解能を遥かに凌駕する「超タイコグラフィ」のスキームを実証し、バルク機能性材料の内部に埋もれたナノスケール微細構造・化学状態変化の動画撮像を実現する。そして、不均一な粘弾性を示すタイヤゴム、不均一にイオン輸送する蓄電固体材料など様々な実用材料に応用することで、微視的非平衡状態可視化のためのプラットフォームを構築する。
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| 研究実績の概要 |
初年度の令和５年度は、超タイコグラフィのスキームの実証に向けて、下記研究項目について研究を推進した。
（１）ダイナミックCDIの高度化
ダイナミックCDI用の高精度三角形開口の作製を行った。具体的には、両面研磨された白金箔あるいは窒化ケイ素膜に成膜された白金箔に対して集束イオンビーム加工を施すことによって作製し、その形状精度をSEM観察ならびに放射光コヒーレント回折強度パターンよって評価した。また、令和６年度に予定している次世代画像検出器CITIUSの導入に向けて、理化学研究所が所有するプロトタイプのCITIUS検出器を用いたコヒーレント回折強度パターン計測システムを開発した。これを用いたタイコグラフィ計測で～10nm分解能、0.01ラジアンの位相感度を達成した。また、NanoTerasuでのテンダーX線利用を向けて、真空対応の全反射集光鏡システムを設計・製作し、動作確認まで行った。
（２）ダイナミックCDIとXPCSとの連携計測・解析技術の開発
ポリビニルアルコール水溶液中に分散した金コロイド粒子の運動について、ダイナミックCDIと XPCSとで得られたデータに対して、人工知能の一つである機械学習の技術を採用した解析を実施した。これにより、数百ナノメートルの範囲ではブラウン運動が存在し、マイクロメートルの範囲では二つの運動モード、すなわち狭い領域に拘束された運動と異方的な拡散運動が存在することを見出した。また、CDIやXPCSを用いた電池材料、高分子材料、金属材料などの解析に関するテスト実験を行ない、CDIとXPCSの時空間スケールの融合について検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していた計画を順調に進めることができた。ダイナミックCDIの高度化として、理化学研究所が所有するプロトタイプのCITIUS検出器を用いたコヒーレント回折強度パターン計測システムを開発し、これを用いたダイナミックCDIのテスト測定に成功した。また、ダイナミックCDIとXPCSとの連携計測・解析技術として、人工知能の一つである機械学習の技術を採用した解析を行い、ポリビニルアルコール水溶液中に分散した金コロイド粒子の運動について、数百ナノメートルからマイクロメートルまでの広い空間スケールでの解析に成功した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の予定として、超タイコグラフィのスキームの実証に向けて、以下の要素技術開発を行う。
（１）ダイナミックCDIの高度化と逐次的像再構成法の開発
NanoTerasuに導入した真空対応の全反射集光鏡システムを立ち上げ、テンダーX線の集光ビーム形成のテスト実験を行う。また、次世代画像検出器CITIUSを導入し、高輝度テンダーX線を用いたダイナミックCDI計測システムを構築する。また、逐次的像再構成法として、時系列測定していることを考慮した深層ニューラルネットワークを用いた像再生法を開発する。そして、昨年度取得した金コロイド粒子の実験データに適用することでその有効性を検討する。
（２）ダイナミックCDIとXPCSとの連携計測・解析技術の開発
SPring-8において、CDIやXPCSを用いた電池材料、高分子材料、金属材料などの解析に関するテスト実験を行なう。そして、CDIとXPCSの時空間スケールの融合解析技術の開発を行う。具体的には、深層学習の一つ技術である敵対的生成ネットワークと強化学習技術を用いてXPCS フィッティング解析を連携して行うことで、動画イメージの時間分解能向上を目指す。
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