| 研究課題/領域番号 |
17K14803
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
金属物性・材料
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| 研究機関 | 北海道大学 (2019-2020)
国立研究開発法人物質・材料研究機構 (2017-2018) |
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研究代表者 |
高橋 啓介 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (80759481)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | マテリアルズインフォマティクス / 原子クラスター / 人工結晶 / 機械学習 / 触媒 / データ科学 / 材料 / ナノ材料 |
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| 研究成果の概要 |
原子クラスターは原子数個からなるバルク・ナノ粒子とは全く異なる物性・構造を持つ材料である。本研究では原子クラスターを原子1つとし、人工結晶の設計を行った。人工結晶を設計するときの課題はバインダー(原子クラスター同士を接着する)を探すことが最大の難関であるが、第一原理ハイスループット計算を併用することにより酸化カリウム(K3O)クラスターが最適なバインダーであることを突き止め、六員環構造を持つ[Cu12FeK3O]6の創出に成功した。また機械学習を使うことにより、銀原子の成長の予測にも成功した。本研究で得られた技術は2次元材料や触媒科学にも展開することができ、大きな進展があった。
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| 自由記述の分野 |
マテリアルズインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでの材料設計では原子1つ基本に材料設計がおこなわれてきたが、数個の原子からなる特異な物性を持つ原子クラスターを原子1つとしてとらえることにより、材料設計の可能性が膨大に広がることを示した。さらにハイスループット計算や機械学習など触媒科学や2次元材料の設計につながる基盤技術も確立されたため、今後の展開が期待される。
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