| 研究課題/領域番号 |
21H04621
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
田中 功 京都大学, 工学研究科, 教授 (70183861)
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| 研究分担者 |
村田 秀信 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (30726287)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究の概要 |
新しい高イオン伝導体の探索・創出を目的として、5元系までの100億組成という広大な化学組成空間に存在する物質を、第一原理計算およびデータ科学を用いて検討する意欲的な研究である。計算コストの高い第一原理MD計算で探索空間を網羅するわけではなく、少数の第一原理MD計算を実施するとともに、イオン伝導度を機械学習によってモデル化し、計算コストを大幅に低減する点に独創性がある。
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| 学術的意義、期待される成果 |
本研究により、従来型の試行錯誤および経験に基づいた手法では到達できない高イオン伝導体を探索・創出できる可能性が高い。またマテリアルズ・インフォマティクスは材料探索手法として今後さらに重要となることが予想されるとともに、高イオン伝導体は燃料電池や蓄電池などのエネルギーデバイスにおいて最も重要な材料の一つであることから、本研究の波及効果は学術的にも産業的にも非常に高いと考えられる。
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