奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科物質創成科学領域
マテリアルズ・インフォマティクス研究室
マテリアルズ・インフォマティクス研究室
私達はデジタル技術とリアル技術を融合させることで、物質科学の新学理を見出し、新材料創成を実現する未踏領域の開拓に挑戦します。そのために,機械学習や深層学習などのデータ科学手法、電子状態計算や分子動力学計算などの計算物質科学手法、そして実験的手法を駆使して、電子や原子核の状態とダイナミクスを解析し、結晶構造や分子構造から物質をデザインします。学理構築と社会実装の両立をめざし産学共同研究も推進します.
タイトル:Covariance linkage assimilation method for unobserved data exploration
Phys. Rev. Materials 9, 093803 (2025).
こちらの論文は当研究室で開発している物質科学向けデータ同化プログラム「CLAUDE」に関する論文です。
タイトル:Multi-objective Bayesian Optimization for Experimental Design in Copolymerization and Revealing Chemical Mechanism of Pareto Fronts
共重合体の特性最適化に向け、分子量や組成比など複数の目標を同時に考慮するマルチ目的ベイズ最適化とフロー合成を統合。特性間のトレードオフをPareto frontで可視化し、量子化学計算でその起源を解明しました。
2025.07.23【寄稿】藤井教授が日本化学会出版の『化学と教育』に「生成AIを使った新規無機材料探索と学び」を寄稿しました。
生成AIと生成モデルの化学分野への応用を概説し、GANを用いた新規無機材料設計の研究成果を紹介するとともに、教育現場における対話的・探索的学びへの活用可能性について私見を述べた。
2025.07.11【取材】藤井教授が日本化学会出版の『化学と工業』から生成モデル・生成AIを活用した化学研究についての取材をうけました。
2025.07.09【論文】神戸大学立川研究室との共著論文「二段階LASSOによる複数の元素をドープしたヘマタイト光触媒電極の性能」に関する論文がACS Catalysisから出版されました。PRESS RELEASE from KOBE-U、 PRESS RELEASE from NAIST
タイトル:Machine-Learning-Driven Photocurrent Prediction in Multielement-Doped Hematite Photoelectrodes
多元元素ドープヘマタイト光電極のPEC性能を予測する機械学習モデルを構築。2段階LASSOで重要特徴量を抽出し、高精度な予測を達成。ラマンや組成情報を活用し、性能向上に寄与するドーパント傾向も明らかにし、Hfドープによる性能向上を実証しました。
2025.06.13【論文】高山准教授が筆頭著者の「Pd系合金電極を用いたCO2電解還元と計算機手法の活用」に関する総説がWiley VCHのChemElectroChemにアクセプトされました。OPEN ACCESS!!
タイトル:Experimental and Theoretical Factors in CO2 Reduction on Pd-Based Electrocatalysts and Their Applicability for Integration with Data-Science and High-Throughput Experiments
Carbon-Capture-Strage and Utilization (CCSU)を取り巻く環境から、CO2の電解還元による有価物生成に関する総説です。特に、Pd系電極の特性を具体例に、その電極触媒特性の実験的解析と計算化学による理解について概説しています。その理解に基づいた、データサイエンス先導型の電極触媒開発の可能性と将来像についても提示しています。
[P13]: SrTiO3光触媒への2価の金属カチオンのドープによる水分解活性の向上と理論的解析
発表に関連する論文:
K. Nishiguchi, T. Takayama, S. Takasuka, Y. Harashima, M. Fujii, S. Ten-no, "Divalent cation doping into SrTiO3 for enhancing the photocatalytic performance of water splitting" J. Phys. Chem. Lett. (2025) 16, 2823−2830.
2025.06.02【論文】増田さん(D3(春))が筆頭著者の「ニューラルネットワークポテンシャルを活用した新規光カソードの開発」に関する研究成果が英国王立化学会(The Royal Society of Chemistry)のMaterials Advancesにアクセプトされました。OPEN ACCESS!!
タイトル:Utilization of Neural Network Potential for Finding Perovskite-Type Metal Oxide Photocathodes Capable of Producing Hydrogen
欠陥科学に基づいたp型酸化物半導体の探索について、機械学習手法であるニューラルネットワークポテンシャル(NNP)を活用できることを見出しました。NNPはDFT計算の計算結果を高精度に短時間で予測できる計算手法として注目されており、当該論文ではその計算精度の検証も行なっています。その探索の結果として、PrCrO3が光電気化学的な水素生成に活性な新規光カソードであることを発見しました。技術補佐員の中嶋さんの実験協力により、PrCrO3の薄膜化にも成功し、CoOx/BiVO4:Mo光アノードと組み合わせた人工光合成セルとしての有用性を示しました。
タイトル:学術の垣根を越えてゆけ - 光触媒から合金触媒、計算化学を経て機械学習へ -
発表に関連する論文など:
K. Nishiguchi, T. Takayama, S. Takasuka, Y. Harashima, M. Fujii, S. Ten-no, "Divalent cation doping into SrTiO3 for enhancing the photocatalytic performance of water splitting" J. Phys. Chem. Lett. (2025) 16, 2823−2830.
https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.5c00070
Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Enhancing Photocathodic Performances of Particulate-CuGaS2-Based Photoelectrodes via Conjugation with Conductive Organic Polymers for Efficient Solar-Driven Hydrogen Production and CO2 Reduction" ACS Appl. Mater. Interfaces, 2024, 16, 36423–36432. OPEN ACCESS!!
DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06083
Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Water Splitting and CO2 Reduction over AgSr2Ta5O15 Photocatalyst Developed by Valence Band Control Strategy" Chem.Commun., 2023, 59, 7911-7914 . OPEN ACCESS!! Selected for Front Cover!!
DOI URL: https://doi.org/10.1039/D3CC01481A
Takayama, T.; Sakai, M.; Yamazoe, S.; Komatsu, T. "Durable Electrocatalytic CO2 Reduction Using Intermetallic Compound PdIn Nanoparticles and Their Application to a Solar Energy Harvesting System" ACS Appl. Energy Mater., 2023, 6, 2793–2803.
DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsaem.2c03638
田村 亮, 寺山 慧, 勝部 涼司, 野瀬 嘉太郎、機械学習による相図作成の効率化、応用物理、2022 年 91 巻 2 号 p. 96-100.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/oubutsu/91/2/91_96/_article/-char/ja/
[YO C01]: in silico Designs of Cu-Based Tantalate Photocatalysts for Hydrogen Production under Visible Lights
シンポジウム名:[[E]F401-1am] AI×自動計算×自動実験による化学研究のデジタル革新
タイトル:[[E]F401-1am-03] デジタル技術による材料・プロセス最適化〜フロー合成による共重合反応を中心に〜
水上さん:[[PB]-1vn-48] 動的モンテカルロシミュレーションを組み込んだサイバーフィジカルループによる不純物ドープSrTiO3光触媒性能の最適化
杉田さん:[[PB]-1vn-46] スプレー熱分解法を用いたDXプラットフォーム構築
江藤さん:[[PA]-2am-07] 物性データ共有へのデータ同化手法適用に向けた秘匿性検証
新川さん:[[PA]-2am-08] 解釈性を考慮したデータ同化手法の構築とペロブスカイト型光触媒化合物のバンドギャップ予測
2025.03.25【論文】高山准教授が筆頭著者の「金属硫化物光カソードを用いた人工光合成」に関する研究成果がSustainable Energy FuelsのFront Cover Artを飾りました。
タイトル:Improvement of Performance to form Syngas utilizing Water and CO2 over Particulate-Cu0.8Ag0.2GaS2-Based Photocathode by Surface Comodification with ZnS and Ag
Cu0.8Ag0.2GaS2光カソードが光電気化学的なCO2還元反応に活性であることを見出し、ZnSとAgによる共担持でその性能を向上させることに成功しました。開発されたAg/ZnS/Cu0.8Ag0.2GaS2光カソードは、CoOx/BiVO4光アノードと組み合わせることで、外部電圧の印加を必要とせずに、擬似太陽光照射下において合成ガス(水素と一酸化炭素の混合ガス)を生成することができます。東京理科大 工藤先生、明治大 岩瀬先生との共著論文です。