Daniel M. Packwood 研究室

主宰者：Daniel M. Packwood
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Packwood研究室は、計算化学と機械学習を組み合わせて、機能性材料の設計と開発に取り組んでいます。研究の中心は、新しい光機能材料や多孔性材料の物質科学的な理解にあります。銅化合物や有機物の半導体、金属有機構造体（MOF）など、実用的な応用が見込める材料を対象として、その構造と性質の関係を明らかにしようとしています。 研究アプローチとしては、コンピュータシミュレーション（分子動力学シミュレーションや密度汎関数法による第一原理計算）と機械学習予測モデルを駆使しています。膨大な材料候補から有望なものを効率的に探索し、原子・分子スケールでの現象を詳細に追跡することで、材料の性能を向上させるための設計指針を抽出しています。 具体的な成果として、光や電気の機能を持つ材料開発、気体分離用の多孔性材料の設計、燃料電池や太陽電池への応用材料の探索などが挙げられます。また、生物医学分野では、幹細胞の分化を促す化合物やタンパク質の動きの解析にも取り組んでおり、化学と情報科学を融合させた材料開発の新しい方法論を展開しています。

※ 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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