メカノケミカル過程の統合理解:機械学習MD法で見る外力下での界面化学反応の真の姿

• 研究課題/領域番号: 24K07267
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分18020:加工学および生産工学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 稲垣 耕司 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (50273579)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 機械学習ポテンシャル / 超精密加工 / 反応メカニズム / メカノケミカル / 大規模MDシミュレーション

研究開始時の研究の概要

先端デバイス製造でよく用いられているメカノケミカル加工は機械的作用と化学的作用を併用する物理化学現象を利用している。これを信頼度高く調べ得る新解析手法を開発し、加工現象を明らかにすることで、新加工法につながる学問・技術領域の開拓を目指す。具体的には高コストな量子力学計算を置換できる低コストな機械学習ポテンシャル計算の手法を開発し、切断される化学結合の位置や反応速度などの予測について高い精度や信頼性をもつ大規模MDシミュレーションを確立する。またこの手法を活用してSiO2微粒子でSi表面を加工する特性の解明を目指す。