2020 年度実績報告書

金属錯体の非対称性に基づく二次元磁性　第一原理構造予測で材料探索

公募研究

研究領域	配位アシンメトリー：非対称配位圏設計と異方集積化が拓く新物質科学
研究課題/領域番号	19H04574
研究機関	京都大学
研究代表者	Packwood Daniel 京都大学, 高等研究院, 講師 (40640884)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2021-03-31
キーワード	分子自己組織化 / 表面 / 構造予測 / 密度汎関数理論 / 進化アルゴリズム / 機械学習 / 磁気性
研究実績の概要	We created a new simulation method for self-assembly of asymmetric metal complexes on metallic surfaces, and used it to predict two-dimensional molecular assemblies with novel magnetic properties. During the research period, we created a new algorithm called Evolution Under Fire (EUF) which can optimize the configuration of metal complex molecules adsorbed to a surface. It was confirmed that EUF is about 10 - 20 % more successful than ordinary genetic algorithms for predicting self-assembled structures. With EUF, we succeed to predict the assembly of symmetric phthalocyanine complexes on Cu(111) surfaces and confirmed the ferromagnetic coupling property within the assembly. Simulations for asymmetric complexes will be completed within the next few months.
現在までの達成度 (段落)	令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
今後の研究の推進方策	令和2年度が最終年度であるため、記入しない。