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 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...