Atsuto Seko 研究室

主宰者：Atsuto Seko
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Seko研究室は、計算科学と機械学習を融合させた物質探索・設計に取り組んでいます。結晶構造の安定性や物性を正確に予測することは新材料発見の鍵となりますが、全ての候補構造を実験で検証することは現実的ではありません。そこで、多数の量子計算結果から学習した機械学習モデルを構築し、膨大な構造空間から有望な材料を効率的に絞り込む手法を開発しています。 研究室の中核をなすのは多項式関数で表現された機械学習ポテンシャルです。このモデルを用いることで、大規模な原子シミュレーションや結晶構造探索を高速に実行できます。様々な元素系・合金系に対してこのモデルを体系的に開発し、結晶の安定構造や液体状態の物性、格子熱伝導率などの多角的な性質を正確に予測できることを実証しています。また推薦システムという別のアプローチも並行して展開しており、既知の化合物データベースから学習して、未発見の組成を候補として提示し、実験と連携した新物質探索を加速させています。 これらの計算手法を全固体電池の電極・電解質材料探索など実用的な応用に展開し、実際に新規化合物の合成に成功した事例も報告しています。

※ 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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