組成傾斜薄膜に対応したAIベース自律材料探索システムを開発
〜 最高性能を示す新しい磁気機能材料薄膜の高効率な開拓に成功 〜
遠山諒ポスドク研究員、桜庭裕弥グループリーダーらは1つの試料から膨大な材料データを獲得できる”組成傾斜薄膜”に対し、データ解析やAIによる最適組成予測を実行するプログラムを開発しました
遠山諒ポスドク研究員、桜庭裕弥グループリーダーらは、1つの試料から膨大な材料データを獲得できる”組成傾斜薄膜”に対し、データ解析やAIによる最適組成予測を実行するプログラムを開発しました。これを用いた磁性組成傾斜薄膜の自律材料探索により、次世代磁気センサ等の応用で有望な巨大な異常ホール効果を示す新しい磁性材料を発見しました。
今後は、さらなる多元組成傾斜や成膜条件を同時に最適化できるアルゴリズムの開発、ならびに試料搬送ロボットの導入による完全自動化を進めます。さらに、本プログラムは異常ホール効果以外の特性最適化にも応用可能であり、コンビナトリアル成膜と機械学習を組み合わせた自律材料探索の加速を通じて、さまざまな高機能薄膜材料の創出が期待されます。
今後は、さらなる多元組成傾斜や成膜条件を同時に最適化できるアルゴリズムの開発、ならびに試料搬送ロボットの導入による完全自動化を進めます。さらに、本プログラムは異常ホール効果以外の特性最適化にも応用可能であり、コンビナトリアル成膜と機械学習を組み合わせた自律材料探索の加速を通じて、さまざまな高機能薄膜材料の創出が期待されます。
図: NIMOを用いて、組成傾斜薄膜の作製とハイスループット計測を結び、実験と解析を自動で繰り返す材料探索(クローズドループ)を実現しました。
・本研究は、NIMS磁気機能デバイスグループの遠山 諒 ポスドク研究員(研究当時)、桜庭 裕弥 グループリーダー、データ駆動型アルゴリズムチームの田村 亮チームリーダーらによる研究チームによって実施されました。JST 戦略的創造研究推進事業CREST「未踏探索空間における革新的物質の開発」(JPMJCR21O1)、さきがけ「AI・ロボットによる研究開発プロセス革新のための基盤構築と実践活用」(JPMJPR24T8)およびERATO「内田磁性熱動体プロジェクト」(JPMJER2201)、文部科学省データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト「データ創出・活用型磁性材料研究拠点(DX-MAG)」(JPMXP1122715503)、「再生可能エネルギー最大導入に向けた電気化学材料研究拠点(DX-GEM)」(JPMXP1121467561)の支援を受けています。
・本研究成果は2025年11月19日にnpj Computational Materialsにオンライン掲載されました。
お問い合わせ先
- 桜庭 裕弥
- NIMS 磁性・スピントロニクス材料研究センター
磁気デバイスグループリーダー
E-Mail: SAKURABA.Yuya=nims.go.jp （［ = ］ を ［ @ ］ に変えてお送りください）
