結晶粒界の熱伝導度を原子配列から予測するモデル作りに成功―エンジン付近の高熱遮断、高集積電子デバイスの性能向上などに期待：大阪大学/ファインセラミックスセンター/物質・材料研究機構ほか
(2020年5月7日発表)
（一財）ファインセラミックスセンターと（国）物質・材料研究機構、大阪大学、名古屋大学などの共同研究グループは5月7日、物質の結晶と結晶の間に存在する「粒界」の高精度な熱伝導度を、粒界の原子配列から直接予測できるモデルを作成したと発表した。原子配列は材料の機械的、電気的、熱的な特性に影響を与えるだけに、物質の温度差で発電する熱電変換材料や高集積電子デバイスの性能向上などにつながるとしている。
金属やセラミックス材料は多数の結晶でできている。結晶内部はかなり明らかにされてきたが、未解明だった結晶間の粒界の原子配列も材料の特性に大きな影響を与えていることが分かってきた。
結晶と結晶の間の粒界の幅はわずか数ナノメートル（ナノは10億分の１m）の領域にもかかわらず、材料や電子デバイスにとって重要な性能の元が隠されていることが見えてきた。
その一つに材料の熱伝導性を大きく低下させる性質がある。これを使うと航空機のタービンエンジンを周囲の高温環境から保護することも可能になる。
しかし粒界のどんな原子配列が熱伝導度の低減に有効なのかは分からなかった。結晶粒の様々な向きによって無数のパターンが生まれるため、原子配列を系統的に解析できなかった。
研究グループはこれまで、数学的モデルとコンピューターを使う計算科学の手法で、原子配列の探索と熱伝導計算を実施し、90種以上の多様な酸化マグネシウム粒界の熱伝導解析データを蓄積してきた。そのデータをコンピューターに読み込ませ、一定の手順で解く機械学習によって、粒界の原子配列と熱伝導度の関係を結びつけることを試みた。
情報科学の手法によって微妙な原子配列の違いを数値化し、似たような数値同士をグループ化してまとめ、コンピューターに読み込ませることで粒界を分類、評価した。これによって時間のかかる熱伝導計算をしなくとも、高精度に粒界の熱伝導度が予測できるようになった。
その結果、研究者が日々獲得してきた材料科学の理解を、うまく機械学習に反映させることで高度な熱伝導予測を実現することができた。また単なる予測にとどまらず、熱伝導を起こす粒界付近の局所的な構造を明らかにすることにも成功した。
この成果は、原子配列と物性の関係を物理的に解釈可能な形で系統的に解明した世界で初めての研究例として注目され、他の材料の特性解明にも使えるものと期待されている。
