従来の課題 近年、深層学習や生成AIに代表される機械学習の消費電力が指数関数的に増大しており、深刻な社会問題となっています。この解決に向けて低消費電力かつ高い計算性能を備えた人工知能(AI)デバイスの需要が高まっています。高効率な脳型情報処理であるリザバーコンピューティングを行うAIデバイス「物理リザバー」は、計算負荷(必要な積和演算の数)が小さく省電力であるため注目されていますが、ソフトウェア処理に比べて低い計算性能が課題でした。 成果のポイント 今回、NIMS、...

従来の課題 熱伝導率は固体中で熱がどれだけ効率よく伝わるかを表す指標です。この熱の担い手(熱キャリア)は、金属では電子、半導体や絶縁体では格子振動の準粒子であるフォノンが主役とされています。現在の熱工学では、熱キャリアの輸送特性を解明・制御することで熱伝導率や界面の熱抵抗を制御する取り組みがあり、特にフォノンの輸送・散乱に着目した熱伝導制御はフォノンエンジニアリングと銘打たれて数十年にわたって盛んに研究されています。電子・フォノン以外の熱キャリアの寄与も存在しますが、ほとんどの物質ではその寄与は非常に小さく、観測できたとしても極低...

従来の課題 ホイスラー合金は、3種類以上の元素で構成される規則構造や不規則構造を持ち、その組み合わせによって半導体や磁性体など多彩な特性を示すため、スピントロニクスや熱電変換デバイスといった幅広い分野への応用が期待されています。近年では、計算機シミュレーションや機械学習を使って優れた特性を持つ組成を探す研究が活発に進められています。ところが、これまでの理論研究は探索の範囲が限られていたうえに、結晶の安定性の評価が不十分でした。その結果、計算で有望とされた組成が、実際の合成では必ずしも安定せず実用化に至らない例も報告されています。こ...

従来の課題 嗅覚は、食の安全、環境モニタリング、医療診断、快適な生活空間の創出など、私たちの暮らしに欠かせない役割を担っています。このように重要な人間の嗅覚を、人工的に再現する人工嗅覚技術(嗅覚センサ)は、複数の化学センサでニオイ分子を検出し、AI(人工知能)がそれを分類・識別する技術です。しかし現在の人工嗅覚は、化学センサの感度や識別精度に限界があり、実用化は十分に進んでいません。この課題を解決するには、人工嗅覚を支える化学センサをさらに高性能化する必要があります。その中心となるのが、ニオイ分子をとらえる「感応材料」の開発です。...

従来の課題 異常ホール効果は、磁性体に電流を流すと、電流と磁化(N極-S極の向き)の両方に直交する方向に電圧が発生する現象です。この特性を利用すると、磁化の変化を電気信号として敏感に検出できるため、次世代ハードディスクドライブ用リードヘッドや高性能磁気センサなどへの応用が期待されています。特に、大きな異常ホール効果を示す新規材料として期待される3種類以上の元素を含む多元素磁性合金では、元素の種類と組成比の組み合わせが膨大で(いわゆる「組み合わせ爆発」)、さらに1試料の評価に時間がかかるため、この広大な探索空間はほとんど未開拓のまま...

従来の課題 二硫化モリブデン(MoS2)は数原子層からなる新素材で優れた半導体特性を持ち、次世代電子デバイスの材料として世界的に注目されています。その材料の性能は、ナノメートルレベルで微小に回転(ツイスト)した領域の有無や極性(原子配列の方向)などの微細構造に左右されます。従来技術ではその微細構造を高精度かつ広範囲に評価することが難しく、理想的な材料設計や製造工程の調整が手探り状態でした。今後の革新的な材料開発やデバイス応用を加速させるためには、こうしたツイストや極性をナノレベルで解析できる新しい分析技術が不...

従来の課題 TMR素子は、磁性体の間にある極薄の絶縁層を電子が量子トンネル効果で通過することで動作します。この絶縁層には、現在主に酸化マグネシウム(MgO)が使用されています。MgOは、磁気状態による抵抗の変化率(TMR比)が高く、磁気状態の検出性能に優れている一方で、電子が通りにくい「バリア高さ」が高いため、トンネル電流が抑制され、素子全体の電気抵抗が大きくなるという課題がありました。このため、トンネル効果を維持しながらバリア高さを下げ、トンネル電流を増加させられる新たなバリア材料の開発が強く求められていました。 ...

従来の課題 高精度な実験データは、マテリアル分野におけるメカニズム解明、理論・モデル構築、数値シミュレーション、AI・機械学習を支える基盤情報であり、材料イノベーションの源泉です。特に、耐熱超合金は多数の元素で構成されるうえ、複雑なミクロ組織構造を有するため、構造・プロセスの最適化には、多量かつ高精度なプロセス-構造-特性データベースが必要になります。しかしながら、実験データベース構築には長い年月をかけた地道な実験と膨大な資源投入が必要であり、合金開発の障壁となっていました。 成果のポイント...

従来の課題 無機物質は複数元素を反応させることで合成します。過去に合成されていない新物質の合成に成功し、その物質が特殊な物性や役立つ機能を持っていれば、新材料として実用化が期待できる「宝」となる可能性もあります。しかし結晶構造データベースにない組み合わせの中には、過去に試してただ反応しなかっただけのものも多く含まれており、合成の可能性をあらかじめ予想することが効率的な新物質探索のために求められていました。 成果のポイント 今回、3種類以内の元素の組における物質の生成...

従来の課題 材料データは機密性が高く、他機関と共有することが困難です。しかし、取得には多大な時間とコストがかかり、機関を超えた活用が望まれます。特に、発電設備の耐熱材料寿命データは、取得に10年以上かかる場合があり、産学連携が求められています。 成果のポイント NIMSは、データを秘匿したまま各機関で分散して機械学習を行うシステムを開発し、6社2国研のデータをお互いに開示せずに秘匿したまま機械学習を実施。耐熱鉄鋼材料の長期耐久性を予測するモデルを構築しました(図)。...