Kiyou Shibata 研究室

主宰者：Kiyou Shibata
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、材料と分子の構造と性質の関係を解き明かすことを目指しています。金属内部の欠陥構造（粒界や双晶界面）、層状化合物への原子挿入、炭素材料の結晶欠陥など、様々なシステムにおいて、原子配置がどのように安定性や機械的強度に影響するかを第一原理計算を用いて調べています。 並行して、分光測定で得られるスペクトル情報から物質の電子構造や化学結合を推定する機械学習モデルの開発に取り組んでいます。具体的には、X線や電子線で測定されるコア損失スペクトルから基底状態の電子状態密度を予測したり、分子構造からグラフニューラルネットワークを用いて化学結合情報を直接推定したりしています。さらに、大規模な計算データベースを構築し、それらから汎用的な予測モデルを訓練することで、新規物質探索を加速させています。 これらの研究を通じて、計算科学と機械学習を統合し、実験では直接観測困難な原子スケールの情報を引き出す手法を確立しています。こうしたアプローチにより、より優れた機械的性質や機能を持つ新しい材料設計の指針を提供することを目指しています。

※ 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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