【提出用】

電子顕微鏡観察、 理論計算、データ科学、機械学習

Fe312

溝溝口研究室
口研究室
顕微鏡と計算機と人工知能による物質理解※研究室名のみ入力ください
物質・環境系部門

ナノ物質設計工学

工学系研究科マテリアル工学専攻

https://www.edge.iis.u-tokyo.ac.jp/

マテリアルデザイン ～3DYLQJWKH:D\IRU0DWHULDOV'HVLJQ～

1“物質の構造機能相関を解明し物質設計を実現する”

どのような構造？どのような機能？
どのように機能発現？

機能

これまでの物質開発には膨大な時間と労力が費やされてきました．しかし,R7デバイスの普及や人工知能技術の確立など，劇的かつ急速に変化し続ける社会においては，これまで以上に正確で迅速な物質開発が求められています．
原子・電子構造と機能との相関，構造機能相関を理解した物質設計が実現すれば，物質開発が飛躍的に加速できると期待されます．構造機能相関の解明には，機能発現を担う局所領域の電子状態を明らかにし，機能発現のメカニズムを知る必要があります．溝口研究室では機能発現を担う原子・電子構造を透過型電子顕微鏡（7(067(0），電子・;線吸収分光（(/1(6;$1(6），第一原理計算，さらに人工知能技術（機械学習）を用いて多角的に分析・予測しています．
原子・電子構造の解析を通し役割を解明することで物質設計を実現し，太陽電池材料や光学材料，電池材料，イオン液体，ガラス等，先進材料の高性能化を目指しています．

構造

構造機能相関の解明
3DYLQJWKHZD\10'/2

原子をみて結合をはかる
ガラスの原子分解能解析

エネルギー材料の解析

ŤƘŃƌƑŃůƌƔƘƌƇ太陽電池材料(U DWRPLQ2SWLFDOJODVVILEHU

液体の原子分解能計測

粒界の局所熱膨張解析

9RURQRL GLDJUDP

一粒子・多粒子計算

SrTiO3
Σ5*URXQGVWDWHQP
0Q/ (/1(6/Lイオン電池材料
B(UQP

ガラスの分相解析

電子顕微鏡を用いた67(0(/1(6は高い空間分解 能 と 時 間 分 解 能 ， 感 度 を 有 し ， űƄƗƘƕƈ 誌 に『7KH 8OWLPDWH $QDO\VLV 究極の分析法』と紹介されるほど強力な分析手法です．溝口研究室では
内殻励起スペクトル (/1(6;$1(6 の理論計算手法を世界に先駆けて確立し，一粒子・多粒子理論に基づく全構造・全元素・全吸収端の確立を目指して研究を行っています．
電子顕微鏡を用いた構造観察や『究極の分析法』と定量的理論計算とを組み合わせ，物質の原子・電子構造を精密解析しています．

3

Li2.00Mn03
Li1.50Mn03
Li1.00Mn03

4+

640

エキシトン効果
QP

CA

([SB

645

650
Energy /eV

Li2.00MnO3(Mn 660)655

液体の３次元ダイナミクス解析

4+

Li1.50MnO3(Mn )4+Normarized Absorption /a.u.

&RUHKROH#0J V

Normarized Absorption /a.u.

&RUHKROH#2[\JHQ V

Li1.00MnO3(Mn )CK. Nakazawa et al. Phys. Rev. Res. 4, (2022) 033052; K. Liao et al., Nano Lett. 21 (2021) 10416-10422; K.
Nakazawa et al., Ultramicroscopy, 217 (2020) 113077-1-8; K. Liao et al., ACS Applied Nano Mater. (2020); Y.
Sugimori et al., RSC Advances, 9 (2019) 10520; K. Nakazawa et al., Scripta Mater. 154 (2018) 197; T. Miyataet al., Science Adv. 3 (2017) e1701546; T. Miyata et al., Ultram. 178 (2017) 81; T. Miyata et al., Microscopy
3 (2014) 377; H. Katsukura et al., Sci. Rep. 7 (2017) 16434; K. Tomita et al., Ultram. 178 (2017) 105-111; K.
Tomita et al., J.Phys. Chem. C 120 (2016) 9036-9042; Y. Matsui et al., Chem. Phys. Lett. 649 (2016) 92; Y.
Matsui, Sci. Rep. 3 (2013) 3503-1-7; K. Kubobuchi et al., Appl. Phys. Lett. 104 (2014) 053906; T. Mizoguchiet al., ACS Nano 7 (2013) 5058; S. Ootsuki et al., Appl. Phys. Lett. 99 (2011) 233109.

A&DOF
640645650Energy /eV655660

人工知能技術とシミュレーションで原子と電子の役割を理解する
スペクトルデータベース

スペクトルからの構造予測

スペクトルからの物性予測

構造決定を伴わない粒界物性予測

界面構造決定高速化手法の開発

スペクトルからの電子状態予測

溝口研究室では，材料の機能に大きな影響を与える界面・格子欠陥といった原子構造や，電子状態を反映して多彩な形状を示す内殻励起スペクトルなどについて高精度のシミュレーションを行うことで，原子と電子の構造を定量的に調べています．
また，情報科学を物質研究に利用するマテリアルズインフォマティクスの視点で，内殻励起スペクトルや界面などについての大規模かつ系統的なデータベースの作成や，様々な機械学習手法の活用による構造機能相関の予測と理解に取り組んでいます．

PY. Chen et al., J. Phys. Chem. Lett. 14 (2023) 4858; Y. Hata et al., J. Ceram. Soc. Jpn., 131 (2023) 738; YS. Xie et al.
Comp. Phys. Comm. 273 (2022) 108260-1-8; K. Shibata et al., Sci. Data 9 (2022) 214 ; E. Suzuki et al., Appl. Phys.
Express 14 (2021) 085503; K. Kikumasa et al., Adv. Intell. Syst., 4 (2022) 2100103-1-10; S. Kiyohara and T.
Mizoguchi, J. Phys. Soc. Jpn. 89 (2020) 103001;S. Kiyohara et al., npj Comp. Mater. 6 (2020) 68; R. Otani et al.,Appl. Phys. Express 13 (2020) 065504; S. Kiyohara et al., J. Phys: Mater. 2 (2019) 024003; M. Tsubaki et al., J. Phys.
Chem. Lett. 9 (2018) 5733; S. Kiyohara et al., Sci. Rep. 8 (2018) 13548; S. Kiyohara et al., J. Chem. Phys. 148 (2018)241741; H. Oda et al., J. Phys. Soc. Jpn 86 (2017) 123601; S. Kikuchi et al., Physica B 532 (2018) 9; S. Kiyohara etal., Physica B 532 (2018) 24; S. Kiyohara et al., Sci. Adv. 2 (2017) e1600746; S. Kiyohara et al., Jpn. J. Appl. Phys.
55 (2016) 045502-1-4; S. Kawanishi and T. Mizoguchi, J. Appl. Phys. 119 (2016) 175101; T. Yamamoto et al., Appl.
Phys. Lett. 105 (2014) 201604; H. Yamaguchi et al., J. Ceram. Soc. Jpn. 122 (2014) 469; H. Yamaguchi et al., Appl.
Phys. Lett. 104 (2014) 153904; T. Yamamoto et al., Appl. Phys. Lett. 102 (2013) 211910; T. Yamamoto et al., Phys.
Rev. B 86 (2012) 094117; T. Mizoguchi et al., Adv. Func. Mater. 21 (2011) 2258.