第一原理計算と機械学習による先端材料の設計と機構解明
ソ インソン
SEO INSUNG
助教
| 学部等 |
総合理工学部
物理工学科
|
|---|---|
| researchmap 個人URL |
https://researchmap.jp/insungseo |
| SDGs |
|
| ホームページURL |
産業分野
- 製造業 / 鉄鋼業
- 製造業 / 非鉄金属製造業
- 製造業 / 電子部品・デバイス・電子回路製造業
- 製造業 / 化学工業
- 学術研究，専門・技術サービス業 / 学術・開発研究機関
researchmap
研究分野
- ナノテク・材料 / 金属材料物性
- 自然科学一般 / 半導体、光物性、原子物理
- ナノテク・材料 / 薄膜、表面界面物性
- ナノテク・材料 / 無機材料、物性
- 情報通信 / 計算科学
研究キーワード
第一原理計算、DFT、計算材料科学、機械学習ポテンシャル、永久磁石、希土類磁石、磁気異方性、薄膜、表面・界面、吸着・拡散、電子状態、XPS
研究概要
本研究室では、量子力学に基づく第一原理計算（密度汎関数理論）を用いて、金属・無機材料の構造、電子状態、磁性、表面・界面現象を原子・電子レベルで解析しています。主な対象は、希土類永久磁石などの磁性材料、および金属・半導体・酸化物・二次元材料の表面と異種材料界面です。
組成、元素置換、ひずみ、欠陥、吸着原子、界面構造などの違いが、構造安定性、磁気異方性、電子状態、吸着・拡散、分光特性にどのような影響を与えるかを明らかにします。また、高スループット計算や機械学習ポテンシャルを組み合わせ、多数の候補材料・構造の効率的な探索や、第一原理計算だけでは困難な大規模原子シミュレーションにも取り組んでいます。
企業等との共同研究では、実験で観測された現象の原子論的な機構解明、候補材料の事前スクリーニング、性能を支配する因子の特定、および材料設計指針の提案まで、課題に応じて対応します。
組成、元素置換、ひずみ、欠陥、吸着原子、界面構造などの違いが、構造安定性、磁気異方性、電子状態、吸着・拡散、分光特性にどのような影響を与えるかを明らかにします。また、高スループット計算や機械学習ポテンシャルを組み合わせ、多数の候補材料・構造の効率的な探索や、第一原理計算だけでは困難な大規模原子シミュレーションにも取り組んでいます。
企業等との共同研究では、実験で観測された現象の原子論的な機構解明、候補材料の事前スクリーニング、性能を支配する因子の特定、および材料設計指針の提案まで、課題に応じて対応します。
アピールポイント
第一原理計算により、実験では直接観察しにくい原子・電子レベルの機構を明らかにします。材料候補の事前スクリーニング、実験結果の解釈、性能支配因子の特定を通じて、試行錯誤の削減と材料設計指針の構築に貢献します。