研課題
J-GLOBAL ID：202304015573135500
研究課題コード：23719922
グリーンH2生産のための原子層状ヘテロ構造の機械学習主導のボトムアップ設計 (MLALH)
体系的課題番号：JPMJSC22C4
実施期間：2023 - 2025
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 創発物性科学研究センター, 研究員 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJSC22C4
研究概要：
本提案は、(電気)(光)触媒H2製造用の原子制御されたヘテロ構造薄膜の理解、設計、および合成を目的としている。提案するワークフローは以下の通りである。
1.トレーニングセットを作成するためにハイスループット密度汎関数計算を行う
2.機械学習を利用して探索領域を数百万のヘテロ構造へ拡張する
3.原子制御できる薄膜技術を使用し、この卓越した予測に基づく合成と特性評価を行う
本提案では、日本チームやスペインチームによりDFT計算および機械学習(数百万に上るヘテロ構造のスクリーニング)に基づく最先端の理論的ガイダンスと、パルスレーザー堆積法および原子層堆積法を用いた試料の制御された合成を目指し、トルコチームによる評価を実施する。この方法を用いて合成された試料は、元来原子的に不正確かつ組成やサイズおよび界面において不均質となる湿式合成技術に頼る電気化学分野の一般的で膨大な先行研究と比べ、はるかに高品質なものになると期待される。
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原子レベルでの材料設計
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