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FRIMS 宮崎秀俊准教授の研究成果が、Scientific Reportsにオンライン掲載されました

2021年7月8日

材料科学フロンティア研究院(FRIMS)構成員の宮崎秀俊准教授は、田村友幸准教授(物理工学専攻)、産業技術総合研究所極限機能材料研究部門の三上祐史主任研究員らを中心とした研究グループと共同で、「機械学習により次世代機能性材料として注目されているハーフホイスラー化合物の熱伝導率を予測可能な数理モデル」についての論文を発表しました。

本研究で開発された熱伝導率の予測のための数理モデルを用いることにより、物質内の温度の様子を理解するための重要な物理量の一つである熱伝導率を従来の予測方法に比べて1/100の時間で予測することが可能になりました。熱を流しやすい物質や熱を流しにくい物質を容易に予測できるようになったことから、本研究成果を用いることにより電子デバイス材料、熱電変換発電材料や触媒材料など様々な機能性材料の開発が加速することが期待されます。

 

本研究で計算に用いた様々な元素を含んだハーフホイスラー化合物

 

論文タイトル: Machine learning based prediction of lattice thermal conductivity for half-Heusler compounds using atomic information (DOI: 10.1038/s41598-021-92030-4)

参考URL

Scientific Reports (open access journal)

https://www.nature.com/articles/s41598-021-92030-4

 

プレスリリース(名古屋工業大学)

https://www.nitech.ac.jp/news/press/2021/9066.html

 

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