Isao Tanaka 研究室

主宰者：Isao Tanaka
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

田中研究室は、計算科学と機械学習を組み合わせることで、未発見の新規物質を効率的に探索する研究に取り組んでいます。特に、複雑な酸化物や合金系における構成元素と物性の関係を理解し、実験では得られない広大な化学空間から有望な材料候補を予測するシステムの構築を進めています。機械学習モデルは、結晶構造データベースなどの既知情報から化学的に重要な特徴を抽出し、未知の組成物が実現可能かどうかを評価します。 物質合成の効率化もこの研究室の重要なテーマです。推奨システムによる予測と実際の合成実験を統合したアプローチにより、試行錯誤的な実験を大幅に削減できることを実証しています。さらに、第一原理計算に基づく格子振動や原子配置の理論解析、X線吸収分光などの実験手法と機械学習モデルを組み合わせることで、物質の構造や物性に関する基本的な理解も深めています。原子スケールの構造制御から結晶対称性の解析に至るまで、多角的なアプローチで新しい機能性材料の開発を加速させています。

※ 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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