Ryo Maezono 研究室

主宰者Ryo Maezono
東京工業大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

本研究室は、計算科学と機械学習を組み合わせた手法によって、新しい機能性材料の発見と設計を行っています。特に密度汎関数理論(第一原理計算)や分子動力学シミュレーション、機械学習モデルなどの計算手法を駆使して、材料の電子構造や物理化学的性質を原子スケールで解析しています。これらの手法により、実験に先立って有望な材料候補を予測し、材料開発の効率化を実現しています。 研究対象は極めて幅広く、固体電池用電解質における界面反応メカニズム、超伝導体や触媒材料の物性予測、スマートウィンドウ用の二酸化バナジウム系材料、ガスセンサー材料など、エネルギー・環境・電子デバイス関連の材料が中心となっています。また近年は、金属有機構造体(MOF)のガス吸着能や高分子結晶の熱伝導率など、多様な機能性材料を対象としています。 さらに本研究室は、計算結果の信頼性向上や効率化に向けて、仮想サンプル生成法を活用した機械学習モデルの改善や、物理知識を取り入れたデータ駆動型材料探索といった新しい手法開発にも取り組んでいます。これらの先端的な計算手法とアプローチを統合することで、従来の試行錯誤的な材料開発では困難だった革新的な機能性材料の設計と実現を目指しています。

※ 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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