さきがけ研究者

Daniel Packwood

京都大学
物質－細胞統合システム拠点（iCeMS）
講師
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研究概要

これまで活発に進んできたシリコン電気材料に代わる次世代材料として、グラフェンが期待されています。本研究では、グラフェンの合成過程で形成される「島構造」の本質を見極めるための、確率的なモデルを開発します。実際の状況と繋げるため、機械学習で実際の形成過程をこのモデルとして特徴づけます。望ましい島構造を豊富に形成するための法則を見いだし、高品質なグラフェン合成を目指します。