革新的機能性材料の開発を効率化する機能別シミュレーターを開発――さまざまな手法で異なる材料の機能や物性を予測 NEDOなど

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開発されたシミュレーターと想定される適用材料

新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は2019年4月1日、産業技術総合研究所および先端素材高速開発技術研究組合と共同で、革新的機能性材料の開発を効率化する、9つの機能別シミュレーターを開発、同日より順次公開すると発表した。

機能性材料は省エネ性能や複合化による多種類の機能の発現などの性能向上が期待されている。その開発は、これまでの蓄積してきた材料の構造や物性、触媒を含む反応経路などの実験/評価データを使って、経験と勘による仮説を立て、それを実験によって検証するという方法で進められてきた。しかし、この方法では開発に長い期間を要するという課題があった。

NEDOは2016年度から、さまざまな先端技術によって作成したデータ群と人工知能(AI)技術の融合によって、従来の経験と勘に頼らざるを得ない材料開発の試作回数/開発期間を20分の1に縮めることを目指す「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」に取り組んできた。今回のシミュレーターは同プロジェクトの中で、革新的機能性材料の開発を支援するために開発されたものだ。

今回開発したシミュレーターは、「誘電材料」や「複合材を含む高分子材料」、「機能性化成品(触媒など)」、「ナノカーボン材料」、「半導体材料」などの幅広い有機/高分子系材料を主な対象としている。これらの材料に求められる特性が多岐にわたり、1つの計算シミュレーターですべてをカバーすることが困難なため、今回9つの機能別シミュレーターを開発した。

開発したシミュレーターは、第一原理計算による電気や光などのキャリア輸送特性を予測する「電気・光などのキャリア輸送シミュレーター」や、古典的なボルツマン輸送方程式を、モンテカルロ法によって解き、電界に対するドリフト速度などのキャリアの輸送パラメータを求めることができる「モンテカルロフルバンドデバイスシミュレーター」、また、カーボンナノチューブやグラフェンなどのナノカーボンコンポジット用シミュレーションの機能に加えて、Pythonスクリプト言語による機械学習への情報提供を容易にした「ナノカーボンコンポジット用シミュレーター」など、合計9種類だ。

開発したシミュレーターによって、さまざまな手法で異なる材料の機能/物性を予測できるようになる。これにより、広範囲の有機/高分子系機能性材料の材料設計を支援し、その開発期間を大幅に短縮することを目指す。

NEDOでは、2019年5月中旬に、今回開発したシミュレーターの利用促進を図るための機能性材料開発に関する助成事業の公募を予定している。

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