AI技術による新規酸化物の発見 -未発見物質の合成条件もピンポイントで予測-

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 林博之 工学研究科助教、田中功 同教授らの研究グループは、本研究グループが開発した合成条件推薦システムと1,500件規模の並列合成実験データに基づいて、数万件の未実験条件における合成可能性を評価し、上位300件の検証実験により2つの新規酸化物を発見しました。

 計算材料学や人工知能(AI)を活用した新規物質の予測研究は加速的に進んでいます。しかし、その合成には合成研究者による勘と経験に基づく多くの試行錯誤的な実験が必要であり、物質探索のボトルネックとなっていました。

 本研究で開発した手法により、約6万通りの合成条件から、誰も発見していない新規物質であってもその合成条件を的確に予測することが可能であり、実際に2つの新規物質の合成に成功しました。マテリアルズ・インフォマティクス分野に突破口をもたらすと期待されます。

 本研究成果は、2021年9月27 日に、国際科学誌「Journal of the American Ceramic Society」のオンライン版に掲載されました。

本研究のイメージ図
図:本研究のイメージ図
書誌情報

【DOI】https://doi.org/10.1111/jace.18113

Hiroyuki Hayashi, Keita Kouzai, Yuta Morimitsu, Isao Tanaka (2021). Synthesis-condition recommender system discovers novel inorganic oxides. Journal of the American Ceramic Society.

メディア掲載情報

日刊工業新聞(10月7日 22面)に掲載されました。