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東京大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東京大学における「水素化物」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2025年11月25日
1
見えない水素の動きを捉えた
――水素原子の量子トンネル効果の計測に成功――
東京大学 生産技術研究所の小澤 孝拓 助教と福谷 克之 教授、同大学大学院理学系研究科の一杉 太郎 教授(兼:東京科学大学 物質理工学院 特任教授)と清水 亮太 准教授(研究当時、現:分子科学研究所教授)、筑波大学 数理物質系の原山 勲 研究員(研究当時、現:日本原子力研究開発機構研究員)と関場 大一郎 講師らによる研究グループは、水素原子の量子トンネル効果による拡散の観測に成功しました。 質量の小さい水素は、量子的な性質を最も顕著に示す原子です。しかし水素は直接観測することが最も難しい原子としても知られ、特に拡散における量子的な振る舞いはほとんど解明されていませんでした。...
キーワード:水素生成/拡散現象/原子核/高エネルギー/準安定/準粒子/電子散乱/非平衡/量子化/イオン化/加速器/電気伝導度/同位体/γ線/重水素/波動関数/生産技術/電子励起/水素吸蔵/キャリア/フォノン/温度依存性/水素化物/電気抵抗/電気伝導/電子構造/イオンビーム/イオン照射/トンネル/トンネル効果/原子力/水素化/水素原子/同位体効果/量子力学/緩和時間/パラジウム
他の関係分野:環境学数物系科学化学工学農学
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発表日:2025年6月3日
2
機械学習が解き明かす新たな水素化反応メカニズム
―超高密度水素貯蔵材料開発への画期的突破口―
東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教と、東北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)所長・折茂慎一教授(金属材料研究所 兼務)、李昊教授、ケンブリッジ大学クリス ピッカード教授らによる国際研究チームは、最先端の機械学習を駆使して「スーパーハイドライド」と呼ばれる超高密度水素化物の合成反応を再現することに成功しました。研究チームは、未知の反応経路にも対応可能な高度な機械学習ポテンシャルを第一原理計算に基づいて構築し、カルシウム水素化物(CaH₂)が高温・高圧環境下でカルシウムスーパーハイドライド(CaH₄)へと劇的に変化する過程を分子動力学シミュレーショ...
キーワード:スーパーコンピュータ/機械学習/分子動力学シミュレーション/超伝導/水素化反応/反応機構/物理化学/水素エネルギー/水素分子/材料科学/反応制御/融点/超伝導材料/カーボンニュートラル/ボトルネック/液状化/材料特性/水素化物/電気抵抗/電子状態/カーボン/シミュレーション/ピコ秒/金属材料/水素化/第一原理/第一原理計算/動力学/分子動力学/量子力学/構造予測/カルシウム
他の関係分野:情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物