無機材料データから所望の光学特性を持つ物質群に共通な特徴を検知 機械学習予測モデルに基づいたクラスタリングにより物性を考慮した物質分類を実現 マテリアルズインフォマティクスにより物質・材料科学的な知識を獲得 【概要】 東京工業大学 科学 ...

－所望の特性を持つ無機材料のパターンを自動検出する手法を開発－ 東京工業大学 科学技術創成研究院 フロンティア材料研究所の佐藤暢哉研究員（研究当時）、高橋亮助教、清原慎JSPS特別研究員（研究当時。現：東北大学 助教）、大場史康教授は、横浜 ...

無機材料データから所望の光学特性を持つ物質群に共通な特徴を検知 機械学習予測モデルに基づいたクラスタリングにより物性を考慮した物質分類を実現 マテリアルズインフォマティクスにより物質・材料科学的な知識を獲得 【概要】 東京工業大学 科学 ...

所望の材料機能の発現の鍵となる構成元素や原子配列の特徴を見出すことは、材料設計指針の構築や機能発現機構の解明において重要である。本手法は、機械学習の物性予測モデルに基づいて物質の分類を行うことにより、物質群・物性の種類を問わず、任意の無機材料データから所望の物性に ...

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下「NTT」）と国立大学法人東京工業大学（学長：益 一哉）理学院 物理学系の納富雅也教授らの共同研究チームは、相変化物質と半導体の特殊なハイブリッドナノ構造の実現に ...

物質の相転移と光のトポロジカル相転移という二つの異なる現象を結びつける初めての成果 相変化材料と半導体材料を組み合わせ、各材料が異なるナノスケールのパターンを持つ独自の人工ハイブリッドナノ周期構造を提案、実現することにより本成果を ...

今回の研究では、このトポロジカルな性質そのものをスイッチのように切り替えて利用する光トポロジカル相転移の実現を目指し、物質の相転移に着目。具体的には、光パルスな電流、温度などによりアモルファス相と結晶相に物質相転移が生じる相変化 ...