物質の微視的構造が示す振る舞いを高精度に理解することは新規材料の創出や特性制御に不可欠ですが、その本質的理解には膨大な計算資源を要する量子力学計算が必要であり、大規模材料探索や迅速な設計の大きな障壁でした。東北大学大学院工学研究科の滝川敦之大学院生、同大学金属材料研究所の清原慎講師、熊谷悠教授らのグループは、物質の原子配列情報のみから誘電率へのイオンの寄与を高精度に予測できるAI手法を開発しました。具体的には、物質の結晶構造をグラフとして表現し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いてBorn有効電荷（注４...

物質中に必ず存在する点欠陥は、材料特性を大きく左右する重要な要素であり、新材料の発見においてその特性の把握は不可欠です。しかし、欠陥形成エネルギーの評価には多大な計算資源が求められる量子力学計算が必要であり、実用材料探索の大きな障壁となっていました。東北大学大学院工学研究科の澁井千紗大学院生（研究当時）、同大学金属材料研究所の清原慎講師、Soungmin Bae助教、熊谷悠教授らは、結晶をグラフとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）を活用し、半導体や絶縁体中の欠陥がとり得る複数の電荷...

排熱から発電できる熱電材料は、低炭素社会を実現するための有望な材料として注目されています。これまでに様々な材料が開発されていますが、その中でも埋蔵量が多く毒性の低い元素からなるマグネシウム・錫化合物（Mg2Sn）は、自動車排熱や産業排熱を利用する熱電発電デバイスを視野に注目されています。東北大学大学院工学研究科 応用物理学専攻の黄志成助教と林慶准教授は、中国・清華大学の李敬鋒教授の研究グループと共同研究を行い、これまでの研究で単結晶作製に成功し、特性について研究を重ねてきたMg2Snについて、単結晶が電気をよく流し熱は流しにくいという2つ...