Satoshi Watanabe 研究室

主宰者：Satoshi Watanabe
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、材料の物性や反応特性を理解・制御するため、計算科学と機械学習を融合させた研究を展開しています。具体的には、密度汎関数理論（第一原理計算）から得られた膨大なデータを基に、神経回路網型の機械学習ポテンシャルを構築し、原子スケールでの現象を高速かつ正確に予測する手法を開発しています。これにより、従来は計算が困難だった複雑な欠陥構造や多元素合金における物性変化を、分子動力学シミュレーションで直接観察することが可能になります。 こうした計算手法を活用して、様々な材料の機能性向上に取り組んでいます。例えば、固体電解質における離子伝導機構の解明、半導体や触媒における欠陥の影響評価、リチウム金属電池での析出・溶解プロセスの理解など、エネルギー・電子デバイス分野で実用的な課題に応用しています。さらに、組成最適化の問題に対しても、機械学習の勾配情報と領域知識を組み合わせた設計手法を展開し、超伝導材料やハイエントロピー合金といった次世代材料の探索を進めています。 加えて、コンクリート工学や構造物の維持管理といった土木・建設分野での実験的研究も並行して行われており、材料設計から社会インフラの安全性評価まで、幅広いスケールの問題に取り組む研究室となっています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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