機械学習によるHOF材料の安定性シミュレーション

• 研究課題/領域番号: 24K17748
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分35030:有機機能材料関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 谷口 卓也 早稲田大学, データ科学センター, 准教授(任期付) (20843907)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 水素結合性有機構造体（HOF） / 機械学習ポテンシャル / マテリアルズインフォマティクス / 分子動力学シミュレーション / 溶媒安定性

研究開始時の研究の概要

水素結合性有機構造体（HOF）は、水素結合による結晶性の高い多孔質材料であり、リサイクル性に優れている。しかし、脱溶媒時の構造転移により多孔質構造が消失する化合物が多く、材料開発のボトルネックとなっている。本研究では、機械学習ポテンシャルを用いてHOFの安定性をシミュレーションする技術を確立し、多孔性を維持する分子に絞った効率的な材料開発を目指す。この技術は他の多孔質構造にも応用可能であり、新規多孔質材料の開発に貢献できる。