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复合领域

2023.12.20

実験?計算?AIを融合した多结晶材料情报学によるマクロからナノへの材料解析手法を構築 ~複雑な多结晶の学理深化と革新材料創成の幕開け~

国立大学法人東海国立大学機構 黑料网大学院工学研究科の宇佐美 徳隆 教授、横井 達矢 講師、情报学研究科の工藤 博章 准教授、小島 拓人研究員らは、東北大学金属材料研究所の 大野 裕 特任研究員、理化学研究所 革新知能統合研究センターの沓掛 健太朗 研究員、大阪大学産業技術研究所の 吉田 秀人 准教授との共同研究で、実験?計算?AIを融合した多结晶材料情报学による材料解析手法により、複雑な多结晶材料の転位発生メカニズムの解明に成功しました。
本研究では、メートルスケールの太陽光パネルに用いられる多结晶シリコンの画像データに独自開発したAIを適用し、仮想空間に多结晶材料の3次元モデルを作成しました。その3次元モデルを利用することで、材料性能を低下させる結晶欠陥である転位クラスターの発生领域を特定しました。さらに、その領域の电子顕微镜観察と理論計算を連携させることで、粒界がナノスケールの階段状のファセット注3)構造を形成して曲がり、転位が発生するというメカニズムを解明しました。このような複雑な多结晶材料中の現象解明は、実験?理論?AIを融合した多结晶材料情报学により、メートルスケールのマクロな材料から、現象を特徴づけるナノスケール領域を効率的に抽出?解析することで初めて可能となりました。
金属、セラミックス、半導体など、多结晶材料は極めて身近な材料です。本成果は、多结晶材料情报学が多様な多结晶材料の未解明現象の解明に有用であることを実証するものであり、学術の変革と革新的な多结晶材料創成への貢献が期待されます。
本研究成果は、2023年12月11日付アメリカのWileyが発行する『Advanced Materials』オンライン版に掲載されました。

 

【ポイント】

?多结晶注1)材料の画像データに础滨を适用して仮想空间に3次元モデルを作成
?3次元モデルを利用して材料性能を低下させる転位クラスター注2)の発生领域を特定
?电子顕微镜観察により転位発生源の原子配列とその形成過程を同定
?多结晶材料情报学の有用性実証により学術革新?材料創成への広範な貢献に期待

 

◆详细(プレスリリース本文)はこちら

 

【用语説明】

注1) 多结晶:
多数の単結晶粒から構成される固体。金属、セラミックス、半導体など多くの材料は多结晶である。
注2) 転位クラスター:
転位は結晶欠陥の一種であり、原子の並びが線状に乱れた領域を指す。転位がたくさん集まった領域を転位クラスターと呼び、太陽電池用シリコン多结晶では、転位クラスターが存在すると電気的特性が悪化し、太陽電池のエネルギー変換効率を低下させることが知られている。
注3) ファセット:
平らな面という意味であり、原子が面状に并んでいる状态。

 

【论文情报】

雑誌名:Advanced Materials
論文タイトル:Multicrystalline informatics applied to multicrystalline silicon for unraveling the microscopic root cause of dislocation generation
著者:Kenta Yamakoshi(工学研究科?博士前期課程修了), Yutaka Ohno(東北大学?特任研究員), Kentaro Kutsukake(理化学研究所?研究員), Takuto Kojima(情报学研究科?研究員), Tatsuya Yokoi(工学研究科?講師), Hideto Yoshida(大阪大学?准教授), Hiroyuki Tanaka(工学研究科?博士前期課程修了), Xin Liu(工学研究科?特任助教), Hiroaki Kudo(情报学研究科?准教授), Noritaka Usami(工学研究科?教授)
DOI: 10.1002/adma.202308599
URL:

 

【研究代表者】