量子論的モデリングと機械学習の融合による水素エネルギー材料の第一原理設計の深化

• 研究課題/領域番号: 24K01145
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分26010:金属材料物性関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 君塚 肇 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60467511)
• 研究分担者: 志賀 基之 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (40370407)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2024年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
• キーワード: 水素吸蔵・透過 / 量子効果 / 自由エネルギー地形 / 第一原理経路積分解析 / レアイベント解析

研究開始時の研究の概要

水素をエネルギー媒体として利用するための材料技術を確立するには，その根本要素である「材料中における水素原子の振る舞い」を原理原則から理解し，材料設計に反映させることが重要である．本研究では，申請者らが構築してきた量子論的モデリング手法に機械学習を組み入れることで，計算負荷を大幅に抑えながら，量子効果に由来する水素の特異な挙動を予測的に定量評価できる解析法を構築する．これにより，水素エネルギー材料中の水素の反応・移動過程の自由エネルギー地形の系統的解析を実施し，水素の入出反応・移動過程のキネティクスの解明に役立てるとともに，水素透過・吸蔵性能の理論予測モデルを構築することを目指す．