| 研究領域 | 機能コアの材料科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05787
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
溝口 照康 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (70422334)
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| 研究分担者 |
世古 敦人 京都大学, 工学研究科, 准教授 (10452319)
豊浦 和明 京都大学, 工学研究科, 准教授 (60590172)
柴田 基洋 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (40780151)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 機能コア / 格子欠陥 / 界面 / 転位 / 第一原理計算 / 計測インフォマティクス / マテリアルズインフォマティクス |
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| 研究成果の概要 |
本計画班は機械学習を活用した手法開発や解析に関する成果を達成した．まず，機械学習ポテンシャルを用いて計算・解析効率を数万倍向上させ，公募班と連携し，結晶構造の探索やシリコンの熱機能コアの研究に寄与した．また，格子欠陥の構造機能相関を解明し，効率的な物性予測手法を開発した．さらに，イオン機能コアの高精度解析手法を確立し，プロセス班および公募班と連携して，機能コアを活用した新材料のデータ駆動型探索を実現した．加えて，公募班や計測班と連携して計測インフォマティクスの分野を進展させた．本計画班で開発したコードおよびデータベースは広く公開した．
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| 自由記述の分野 |
材料科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，機械学習ポテンシャルを用いた材料開発の効率化により，迅速な材料発見と環境負荷の低減という社会的課題の解決に寄与している．計測インフォマティクス手法の開発を通じて，精度の高いデータ解析が可能となり，材料分析が加速された．公開されたデータベースやコードは多くの研究者に利用され，イノベーションを促進することが期待される．さらに，機械学習ポテンシャルの開発により，格子欠陥の構造機能相関を明らかにし，高精度なイオン機能コア解析手法やデータ駆動型の新材料探索手法が確立された．これにより，学術界の研究手法の高度化と新しい機能コア学理の構築に貢献した．
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