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
2025.11.20
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。
"Autonomous closed-loop exploration of composition-spread films for the anomalous Hall effect", R. Toyama, R. Tamura, S. Matsuda, Y. Iwasaki, and Y. Sakuraba, npj Comput. Mater. 11, 329 (2025).
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。