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2024.04.29
理論計算と機械学習により無機材料表面の性質を高精度かつ網羅的に予測 (Journal of the American Chemical Society 2024、日刊工業新聞、マイナビニュース、MIT Technology Review 他)
高精度と高速を両立させた最先端の第一原理計算により生成した大規模な理論計算データおよび機械学習を用いて、無機材料表面の基本的な電子構造を網羅的に予測することに成功しました。
本研究により開発された手法は、光触媒や電子・光電子デバイスなどの設計において重要な指針を与える無機材料表面のバンドアライメントを多種多様な物質・表面を対象に予測することを可能にします。また、表面以外の特性の予測にも使える汎用的な手法であり、近年注目されているマテリアルズインフォマティクスに立脚した材料開発を加速することが期待できます。
清原慎JSPS特別研究員（現 東北大助教）、産総研の日沼洋陽主任研究員との共同研究の成果で、2024年3月にJournal of the American Chemical Society誌オンライン版に掲載されました。また、日刊工業新聞、マイナビニュース、MIT Technology Reviewなどで紹介されました。
