桂 ゆかり

新規結晶の大規模探索に基づく革新的機能材料の開発

研究代表者

桂 ゆかり

主たる共同研究者

秋山 正和	富山大学 学術研究部理学系　准教授
菅原 徹	京都工芸繊維大学 材料化学系　教授
藤岡 正弥	産業技術総合研究所 極限機能材料研究部門　主任研究員
森戸 春彦	東北大学 金属材料研究所　准教授

研究概要

データ科学で新規無機材料の実験的探索を効率的かつ創造的な研究へと変革します。数学と機械学習により、３次元パズルのように周期的結晶構造を設計できる独自のシミュレータを開発します。Naフラックス法とプロトン駆動イオン交換法によって、大規模な新物質探索実験を行います。第一原理計算と論文データの機械学習によって熱電材料などの機能材料の候補を選定し、最適な電極を設計することで応用デバイスを開発します。

武田 隆史

実験とデータ科学の循環による蛍光体開発

研究代表者

武田 隆史

主たる共同研究者

池野 豪一	大阪公立大学 大学院工学研究科　准教授
松石 聡	物質・材料研究機構 ナノアーキテクトニクス材料研究センター　主幹研究員

研究概要

本研究では、実験、計算、データ科学の循環型パイプラインを構築、データ科学のアルゴリズムが提案する予測候補をハイスループット実験で探索・実証し、高性能蛍光体を実現します。データ科学が提案する実験計画法と年間千サンプル以上の大量試行を実現できるハイスループット実験、多電子状態の計算を組み合わせることで、人間の発想を超えた未知領域の材料探索を行うことを戦略とします。

内藤 昌信

データ駆動型分子設計を基点とする超複合材料の開発

研究代表者

内藤 昌信

主たる共同研究者

佐藤 千明	東京工業大学 科学技術創成研究院　教授
袖山 慶太郎	物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター　分野長

研究概要

材料設計の基点に化学反応と高分子物性に関する深層学習を置き、既存材料の組み合わせでは成し得ない物性を有する超複合材料の開発を飛躍的に加速します。人工知能が導いた超複合材料の物性・機能データ収集をスマートラボ化し、データサイエンスを駆使することで、高速かつ正確に所望とする機能を持った超複合材料を導き出すためのデータ駆動開発を実現します。

能崎 幸雄

ナノ構造制御と計算科学を融合した傾斜材料開発とスピンデバイス応用

研究代表者

能崎 幸雄

主たる共同研究者

介川 裕章	物質・材料研究機構 磁性・スピントロニクス材料研究センター　グループリーダー
柚木 清司	理化学研究所 開拓研究本部　主任研究員
渡邉 紳一	慶應義塾大学 理工学部　教授

研究概要

従来のスピン流生成理論は希少物質固有のスピン依存散乱効果に頼っており、材料設計の自由度が少なく、デバイス開発を制約していました。本研究では、設計自由度の高い傾斜材料を用いた従来と異なる原理によるスピン流生成技術を開発します。スピン機能材料開発において不均一スピン依存散乱という新しい制御軸を与えることにより、物質を問わずにスピン流を生成できることを利用し、実用可能なスピンデバイス動作を実証します。