[革新材料開発]平成29年度採択課題

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宇佐美 徳隆

多結晶材料情報学による一般粒界物性理論の確立とスマートシリコンインゴットの創製

研究代表者
主たる共同研究者
工藤 博章
横井 達矢
大野 裕
研究概要

多結晶材料は、組織の複雑さと粒界の多様性により、普遍的な高性能化指針が不明確でした。本研究では、大量の実用多結晶ウェーハに対するデータ収集・機械学習・理論計算の連携により、一般粒界の構造・物性の理論構築を行う多結晶材料情報学を開拓します。その有用性を、データ科学によって設計され、理論に裏付けされた多結晶組織を有し、優れた特性を示す太陽電池用スマートシリコンインゴットの創製により実証します。

大場 史康

データ駆動型材料探索に立脚した新規半導体・誘電体の加速的開拓

研究代表者
主たる共同研究者
平松 秀典
田村 亮
野瀬 嘉太郎
谷口 博基
研究概要

実験のみによる従来の材料探索は多大な物的・人的コストを要し、これが新材料開発におけるボトルネックになっています。本研究では、先進計算科学・データ科学に立脚したin silico(計算機中)ハイスループットスクリーニングと高度な実験技術を基盤とした合成・評価・デバイス化の融合により、新材料開発を加速することを目指します。半導体と誘電体のケーススタディを通じて、これをデモンストレーションします。

清水 研一

触媒インフォマティクスの創成のための実験・理論・データ科学研究

研究代表者
主たる共同研究者
蒲池 高志
日沼 洋陽
研究概要

実験・文献から得た触媒反応データ(目的変数)と実験・理論計算・文献から得た説明変数データを統合し、データ科学的手法を駆使した触媒設計支援システムを構築します。このシステムを触媒分野の未解決課題の克服や企業の触媒開発支援に用い、革新的な材料を開発します。大量のデータの中にあるパターンの発見を人工知能が行えば、限定された知識量や常識に縛られた個々の研究者には着想できない材料設計が可能になるはずです。

中嶋 健

熱可塑性エラストマーにおける動的ネットワークのトポロジー制御

研究代表者
主たる共同研究者
高原 淳
森田 裕史
下川 航也
小谷 元子
研究概要

ゴム弾性と熱可塑性樹脂の性質を合わせもつ熱可塑性エラストマー(TPE)を対象にゴムを代替できるタフなTPE材料を実現します。最新鋭の実験手法を駆使して変形下にあるTPEのナノ構造変化を追跡し、データ同化シミュレーションで応力鎖ネットワーク構造を可視化します。そこにトポロジーなどの数学を協奏させ、環境変化に応答して動的に構造が組み変わり多機能性を発現するような階層ネットワーク数理モデルを提案します。

水上 成美

計算科学を用いた磁気抵抗スイッチ素子基盤材料の創出

研究代表者
主たる共同研究者
廣畑 貴文
白井 正文
研究概要

ナノメートルの厚みの絶縁体を磁石で挟んだ磁気トンネル接合素子は、磁石の磁極の向きを変えると電気抵抗が大きく変化します。この素子はこれまで主に日本で開発が進み、ハードディスクや不揮発性メモリへと応用されています。本課題では、界面に着目したデータ科学によって磁気トンネル接合素子新材料を高効率・広範囲に探索し、従来とは桁違いの特性を示す革新的素子の開発を行うことで、人工知能応用を目指します。

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