AIが次々発見、スピン波を自在に操る人工結晶

東京理科大学 先進工学部 マテリアル創成工学科の長岡 竜之輔 氏（博士課程2年）、小嗣 真人 教授、筑波大学、横浜国立大学、物質・材料研究機構（NIMS）らの共同研究グループは、説明可能AIを用いた構造ゆらぎ逆設計アプローチにより、優れた特性を持つ新規マグノニック結晶の発見に成功しました。

マグノニック結晶は、スピン波を制御できる新しいタイプのメタマテリアルで、量子コンピューターなどの次世代情報処理技術の基盤となる素子の1つです。しかし、素子構造の微小な違いがスピン波の伝搬特性に複雑な影響を与えるため、所望の特性を示すナノ構造を実現することは、材料設計における大きな未解決問題でした。そこで本研究では、遺伝的アルゴリズム（GA）と周波数領域マイクロ磁気シミュレーションを組み合わせることで自律的に構造ゆらぎ設計を行うアルゴリズムを開発し、大きな「マグノニック・バンドギャップ」を持つ新たな2次元マグノニック結晶を探索しました。

研究の結果、これまで報告例のなかったFe（鉄）とEuO（酸化ユーロピウム）を組み合わせた非自明なトポロジー構造を有するマグノニック結晶を複数発見しました。時間領域マイクロ磁気シミュレーションにより性能を検証したところ、最大8.7GHz（ギガヘルツ）幅というより広いマグノニック・バンドギャップの達成を確認しました。さらに、高速フーリエ変換（FFT）による構造特徴量の抽出および多次元尺度法（MDS）を組み合わせて最適構造の集団の探索過程を可視化したところ、5次以上の高いバンド次数の場合、優れた性能を示す構造が1カ所に集中せず、分散して存在することが明らかとなりました。これは、高性能な構造の候補が複数存在することを意味しており、設計の柔軟性が高いことを示しています。

本研究はこれまでにないナノ構造を探索するだけでなく、一般的にブラックボックス化される探索過程を可視化・解析している点で、従来研究と一線を画しています。また、本手法は、同グループが開発してきた材料機能を理解するAIモデルである「拡張型自由エネルギーモデル」の概念を、解釈可能な材料設計へと展開したものになります。本手法は、マグノニック結晶にとどまらず、スピンのダイナミクス制御が機能の要となる多様な磁気デバイスや、量子コンピューティング技術の確立に大きく貢献することが期待されます。

本研究成果は、2026年7月28日（現地時間）付で国際学術誌「Small Structures」にオンライン掲載されました。