| 研究課題/領域番号 |
19H00818
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分26:材料工学およびその関連分野
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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 |
池野 豪一 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30584833)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | EELS / XAFS / 原子振動 / 第一原理計算 / 機械学習 / 熱膨張 / 相分離 / 透過型電子顕微鏡 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では電子エネルギー損失分光（EELS）と高度なスペクトル計算および機械学習を組み合わせ，物質の局所的な原子振動に関わる情報（熱および原子拡散）を高い空間分解能で取得する手法を開発した．特に高温下での局所領域における熱物性や相分離挙動の実験的解析に成功した．また，機械学習を用いたスペクトル解析手法の開発により，従来よりも高速かつ高精度な解析を実現し，スペクトル生成の物理を超えた新たな物性予測にも使用できることが示された．これらの成果は，新しい耐熱材料や光学材料の開発に大いに寄与することが期待される．
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| 自由記述の分野 |
材料設計
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的な意義は，電子エネルギー損失分光と高度なスペクトル計算技術および機械学習を組み合わせることで，熱や拡散などの，局所的な原子振動情報を高い空間分解能で取得する新たな手法を確立した点にある．特に，高温下での熱物性や相分離挙動の解析に成功し，これまでの静止した構造観察の限界を超えた動的情報を得ることができた．さらに社会的意義として，本研究で開発された手法が新しい耐熱材料や光学材料の開発に大きく貢献する点や，機械学習を用いたスペクトルインフォマティックスの分野を切りひらいたという点でも意義があったといえる．本研究で開発した手法が今後のデバイスや素材の開発に寄与することが期待される．
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