統合的機械学習による酸化物粒界偏析のナノレベルデザイン

研究課題

体系的番号	JPMJFR2464
研究代表者	横井達矢名古屋大学, 大学院工学研究科, 准教授
研究期間 (年度)	2025 – 2032 (予定)
概要	酸化物材料は現代・次世代技術に不可欠ですが、多くは多結晶であるため結晶粒界が存在します。そして、多種多様な不純物の粒界偏析によって多結晶特性は著しく変化し、新奇特性が発現することもあります。しかし、原子・電子レベルでの粒界特性の起源は多くが未解明のままです。本研究では、種々の機械学習が有機的に連動した新たな解析手法を提案し、酸化物粒界偏析をナノレベルデザインする科学技術基盤の確立を目指します。
研究領域	古原パネル