AIから導くバンドギャップ設計とペロブスカイト合成～AIと実験を融合した無機材料開発フローを実現～（理学研究院 化学部門：教授 髙橋啓介、助教 髙橋ローレン）

2025年8月20日

【ポイント】

  • ペロブスカイト材料のバンドギャップを予測する記述子を発見。
  • 1,800超の化合物を予測し、目的に適した新規材料の合成に成功。
  • 構造・組成・光学特性を一致させたバンドギャップ設計の実証。

【概要】
北海道大学大学院理学研究院の髙橋啓介教授、髙橋ローレン助教、フェルナンド・ガルシア＝エスコバル博士研究員、同大学大学院理学院博士後期課程1年の田代智哉氏、修士課程2年の柴田憲伸氏らの研究グループは、機械学習によってバンドギャップ（光吸収の指標）を精密に予測・設計できるペロブスカイト無機材料の開発手法を確立しました。

図1．⽂献データから材料合成までの道筋

論文名：Designing and Synthesizing Perovskites with Targeted Bandgaps via Tailored Descriptors（高度に練り上げた記述子によるバンドギャップを制御したペロブスカイト合成）
URL：https://doi.org/10.1039/d5sc04813c

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