Shin Kiyohara 研究室

主宰者：Shin Kiyohara
東北大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、無機・有機材料の構造と性質の関係を解明し、機能性材料の設計・開発に取り組んでいます。特に、計算化学と機械学習を組み合わせた「材料情報学」のアプローチを採用しており、第一原理計算により得られた大規模なデータセットから、材料の性質を予測するモデルを構築しています。 研究の主要なテーマとしては、金属酸化物における欠陥・不純物の影響を理解することが挙げられます。酸素欠陥や置換元素がどのように材料の物性を変化させるかを計算と実験の両面から調べ、より優れたカタリスト（化学反応を促進する物質）や電池材料の開発に応用しています。また、高度なニューラルネットワーク技術を駆使して、複雑な構造情報やスペクトルデータから材料の電子特性やバンドギャップなどの重要な性質を予測するモデルも開発しています。 並行して、化学反応を効率よく進める新規固体触媒の合成と評価も進めています。ペロブスカイト型酸化物などのナノ粒子合成、マグネシウム二次電池用の高電圧正極材料の開発、メタンの直接酸化反応用触媒の探索など、実践的な応用を視野に入れた研究を展開しており、計算と実験の融合により、基礎科学から応用材料開発へと橋渡しする研究を行っています。

※ 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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