| 研究課題/領域番号 |
21K03419
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13020:半導体、光物性および原子物理関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
濱本 雄治 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (30584734)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 第一原理計算 / 機械学習 / 二次元物質 / 不均一触媒 |
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| 研究成果の概要 |
機械学習に基づく構造探索手法GOFEEを用いて、実験的に決定困難な二次元物質や固体表面の非自明な構造を調べた。まずAg(111)表面上におけるシリセンの安定構造を決定し、これまで未解明であった低秩序相の起源を明らかにした。次にSr3Ti2O7表面上におけるPdクラスターの安定構造を決定し、酸化したPdクラスターが焼結や基板への固溶に強い優れた自動車排ガス触媒であることを実証した。またグラフェンナノリボンの端におけるPt原子の安定な吸着構造を決定し、酸素還元反応条件下において先行研究より安定なPtの吸着構造を見出した。
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| 自由記述の分野 |
物性理論
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、第一原理計算と機械学習に基づく構造探索手法を組み合わせることで、多様かつ非自明な構造を持つ二次元物質の安定構造を、実験結果からの推測を仮定することなく効率的に決定することができることを実証した。本研究で扱った二次元物質は、その特異な構造的・電子的特性により電子デバイスや触媒担体など様々な産業応用が期待されてきたが、未だほとんど実現していない。本研究の成果や、同様の手法で得られる二次元物質の安定構造の情報を活用することで、より効率的な電子デバイスや不均一触媒などの開発が可能になると期待できる。
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