| 研究課題/領域番号 |
19K22044
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
多田 朋史 九州大学, エネルギー研究教育機構, 教授 (40376512)
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| 研究分担者 |
洗平 昌晃 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 助教 (20537427)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| キーワード | 第一原理計算 / ヘテロ界面 / 機械学習ポテンシャル / マルチカノニカル / モンテカルロ |
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| 研究成果の概要 |
本研究は機能性デバイスを理論的に設計する上で必要となる原子・分子スケールの微視的モデルを用いてバルク材料と他相（気相、液相、固相）との接合界面（ヘテロ界面）の高精度大規模計算を実現するための理論的枠組み構築を目的とした理論研究である。高精度な構造表現には第一原理計算を学習データとする機械学習ポテンシャル法、反応の速度論的評価にはマルチカノニカル法、大規模計算には動的モンテカルロ法、という三つの手法を組み合わせることで本目標の達成に至った。
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| 自由記述の分野 |
材料計算科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、我々の世界は様々な社会的課題に直面しており、中でも早急に解決が必要とされている課題としてカーボンニュートラルがあります。これを達成するには、グリーンな物質変換・物質輸送が必要であり、電池、触媒等の機能性デバイスの更なる性能向上が必要とされております。本研究の成果である、複雑な界面とそこでの化学反応を正確に記述し大規模スケールに原子分子の微視的モデルを用いたまま展開する理論的枠組みは、機能性デバイスの設計指針をより正確に与えることのできる設計ツールの基盤となります。
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