Teruyasu Mizoguchi 研究室

本研究室は、材料の原子レベルの構造と電子状態の関係を理解し、新しい機能性材料の設計と発見を加速させることを目指しています。特に、X線分光法（XANES などの吸収スペクトル）から原子配置や電子構造を抽出する逆問題に取り組んでいます。深層学習や拡散モデルなどの機械学習技術を活用し、従来の計算化学シミュレーションでは捉えきれない局所構造情報を高精度で復元する手法を開発しています。 材料の物性予測では、第一原理計算と機械学習モデルを組み合わせて、より現実的な原子配置（熱励起や欠陥を含む）に対応した訓練データセットの構築に力を入れています。このアプローチにより、イオン電池、強誘電体、グラフェン系材料など、エネルギー応用に関わる材料の特性を原子スケールで解明しています。さらに、グラフニューラルネットワークの外挿能力を高める転移学習法の開発にも取り組み、従来の訓練範囲を超えた未知材料の性質予測を実現しています。 全体として、本研究室は「スペクトロスコピーと計算」および「機械学習」の融合を通じて、材料科学の発見プロセスそのものの効率化を目指しており、実験と計算を結ぶ次世代のツール開発に貢献しています。