発表のポイント
- 最先端の理論計算と機械学習による新たな予測手法を開発
- 材料探索やデバイス設計において不可欠な指針
- マテリアルズインフォマティクスに立脚して材料開発を加速
概要
東京工業大学 科学技術創成研究院 フロンティア材料研究所の清原慎JSPS特別研究員（研究開始時。現：東北大学金属材料研究所 助教）、大場史康教授は、産業技術総合研究所 エネルギー・環境領域 電池技術研究部門の日沼洋陽主任研究員と共同で、高精度と高速を両立させた最先端の第一原理計算により生成した大規模な理論計算データおよび機械学習を用いて、無機材料表面の基本的な電子構造を網羅的に予測することに成功しました。
本研究により開発された手法は、光触媒や電子・光電子デバイスなどの設計において重要な指針を与える無機材料表面のバンドアライメントを多種多様な物質・表面を対象に予測することを可能にするだけでなく、表面以外の特性の予測にも使える汎用的なものであり、近年注目されているマテリアルズインフォマティクスに立脚した材料開発を加速することが期待されます。
研究成果は3月28日（現地時間）に米国化学会誌「Journal of the American Chemical Society」のオンライン速報版で公開されました。
詳細
- プレスリリース本文 [PDF: 1.6MB]
- Journal of the American Chemical Society [DOI: 10.1021/jacs.3c13574]
図. 第一原理計算および機械学習を用いたIP・EAの予測の概念図
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