結晶データベースと第一原理計算によるデータ駆動型新規磁気冷凍材料の合成

2023 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20K05070
• 研究機関: 国立研究開発法人物質・材料研究機構
• 研究代表者: 寺嶋 健成 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, 主任研究員 (20551518)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 磁気冷凍材料 / データ駆動型物質探索

研究実績の概要

磁気冷凍材料に対して作成した機械学習モデルをもとに、ErB2の合成を行い磁気エントロピー変化量を評価した。その結果、5 Tまでの磁場変化において26 J kg-1 K-1と比較的大きなエントロピー変化を見出した。また機械学習モデルが予測したように、その値は類似物質HoB2の40 J kg-1 K-1 を下回ることを見出した。本結果は後述の機械学習モデルの解釈とともにSTAM:Methods誌にて発表した。
スクリーニングのための機械学習モデルから指針を得るための取り組みを行った。SHAPと呼ばれる、特徴量の組がその値であることによる予測値への部分貢献度を得る解析を行い、作成したモデルで用いた組成記述子ごとのSHAP値可視化から、学習データを機械学習モデルがどのように解釈したのか、その結果用いるべきまたは避けるべき元素の組み合わせはどれか、の情報が得られることを見出した。本結果は前述のErB2の結果と合わせ、STAM:Methods誌にて発表した。
並行して行った物質探索においてとりわけ、本研究が対象としているメタ磁性体であるErCo2において、部分置換試料において母物質のErCo2の磁気エントロピー変化量を上回る値を観測した。合金の電子状態を計算コストパフォーマンスよく扱えるKKR-CPA法を用い、第一原理計算による解析を行い、本結果について特許申請を準備中である。本試料の探索測定においては、本研究遂行期間中、前年度にDigital Discovery誌で報告した、ニューラルネットワークを用いた非線形な予備測定データによるシミュレートを効果的に用い、効率的な測定を行うことができた。

研究成果

• [雑誌論文] Pressure-induced superconductivity and robust Tc against external pressure in (Ge,Sn,Pb)Te (2024)
  • 著者名/発表者名: Matsumoto Ryo、Yamane Kazuki、Mizuguchi Yoshikazu、Ishikawa Rikuya、Takae Kyohei、Kurita Rei、Usui Hidetomo、Ohkuma Masahiro、Terashima Kensei、Takano Yoshihiko
  • 雑誌名: Journal of Alloys and Compounds 巻: 983 ページ: 173906～173906
  • DOI: 10.1016/j.jallcom.2024.173906
  • 査読あり
• [雑誌論文] Electrical Transport Properties of van der Waals Insulator CrGeTe3 under Extremely High Pressure up to 52 GPa (2024)
  • 著者名/発表者名: Matsumoto Ryo、Yamamoto Sayaka、Terashima Kensei、Yamane Kazuki、Takano Yoshihiko
  • 雑誌名: Journal of the Physical Society of Japan 巻: 93 ページ: 044710
  • DOI: 10.7566/JPSJ.93.044710
  • 査読あり
• [雑誌論文] Theoretical analysis on the possibility of superconductivity in the trilayer Ruddlesden-Popper nickelateLa4Ni3O10 under pressure and its experimental examination: Comparison with La3Ni2O7 (2024)
  • 著者名/発表者名: Sakakibara Hirofumi、Ochi Masayuki、Nagata Hibiki、Ueki Yuta、Sakurai Hiroya、Matsumoto Ryo、Terashima Kensei、Hirose Keisuke、Ohta Hiroto、Kato Masaki、Takano Yoshihiko、Kuroki Kazuhiko
  • 雑誌名: Physical Review B 巻: 109 ページ: 144511
  • DOI: 10.1103/PhysRevB.109.144511
  • 査読あり
• [雑誌論文] Experimental exploration of ErB2 and SHAP analysis on a machine-learned model of magnetocaloric materials for materials design (2023)
  • 著者名/発表者名: Terashima Kensei、Baptista de Castro Pedro、Saito Akiko Takahashi、Yamamoto Takafumi D、Matsumoto Ryo、Takeya Hiroyuki、Takano Yoshihiko
  • 雑誌名: Science and Technology of Advanced Materials: Methods 巻: 3 ページ: 2217474
  • DOI: 10.1080/27660400.2023.2217474
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Semi-automatic staging area for high-quality structured data extraction from scientific literature (2023)
  • 著者名/発表者名: Foppiano Luca、Mato Tomoya、Terashima Kensei、Ortiz Suarez Pedro、Tou Taku、Sakai Chikako、Wang Wei-Sheng、Amagasa Toshiyuki、Takano Yoshihiko、Ishii Masashi
  • 雑誌名: Science and Technology of Advanced Materials: Methods 巻: 3 ページ: 2286219
  • DOI: 10.1080/27660400.2023.2286219
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] 部分置換試料の超伝導転移温度グラフニューラルネットワーク学習 (2024)
  • 著者名/発表者名: 寺嶋 健成, 董 拓, 高野 義彦
  • 学会等名: 2024年 第71回応用物理学会春季学術講演会
• [学会発表] 固体合金試料自動合成システム建設の試み (2023)
  • 著者名/発表者名: 寺嶋 健成, 王 威勝, 高野 義彦
  • 学会等名: 2023年 第84回応用物理学会秋季学術講演会