さきがけ研究者

熊谷 悠

東京工業大学
科学技術創成研究院
准教授

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研究概要

計算材料データベースは，様々な材料設計に重要な指針を与える現代の材料研究では重要な位置付けにあります．しかしながら従来のデータベースでは，電子材料の研究に適した計算物性値が不足しています．そこで本研究では，バンドギャップを有する非金属材料を対象に，点欠陥やイオン化ポテンシャルなど多様な物性値を，第一原理計算と機械学習を組み合わせることで，高精度かつ高速に計算することを目的とします．