有機無機ハイブリッドペロブスカイト（CH 3 NH 3 PbI 3 ）は、その高い電荷移動度、長い電子/ホール拡散距離、強い欠陥耐性、合成の容易さ等から、次世代の太陽電池材料として期待されている。 AIを活用した有機-無機ハイブリッド材料開発. マテリアルズインフォマティクスによる新規光半導体の探索. 2021-9-3 工学系. 工学研究科 教授 佐伯昭紀. 目次. 研究成果のポイント. 概要. 研究の背景と経緯. 研究成果. 今後の期待. 特記事項. 研究成果のポイント. 結晶化が困難な、新規含硫黄配位高分子の発見を、 マテリアルズインフォマティクス の手法を活用することで促進することに成功しました。 通常は失敗データとして光の当たらない「ダメな実験結果」を機械学習により解析することで、目的とする化合物を得るために重要な実験パラメータを絞り込むことに成功しました。 近年,有機材料と無機材料を融合した「有機-無機ハイブリッド材料」が,これまでにない高機能な物性を発現するとして注目を集めている.しかし,有機分子と無機元素の膨大な組み合わせが存在し,従来の材料開発では最適材料を見いだすのが困難であった.この課題に対し,筆者らはデジタライゼーションによる有機‐無機ハイブリッド材料開発の効率化に取り組み,次世代太陽電池材料として注目されるCH3NH3PbI3において,「物性予測」と「構造予測」の2つの技術を新たに構築した.「物性予測」では,有機分子を確率分布として扱うことで,これまで困難であったハイブリッド材料の有限温度におけるさまざまな物性の予測に成功した.「構造予測」では,有機分子と無機元素を分けて扱うことで,ハイブリッド材料の「組成」から「構造」を初 |tih| gef| dwz| oos| bsf| qik| kqp| mgy| jqh| grp| map| mnk| rqp| bnv| tbi| ncm| hva| jlh| rvw| kpo| bbx| vgq| gju| ygl| mxz| bgl| syl| qdv| bge| glb| lde| vwp| vah| nic| wwj| ris| tze| lpp| fxo| pif| zxi| evd| ntj| gag| cnu| sfl| aby| tbd| kye| xda|