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東北大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東北大学における「ドーピング」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2026年8月24日
1
光をつかった水素製造に酸化鉄を利用
―チタンドープによる光触媒活性のメカニズムを解明―
太陽光エネルギーを利用して有用物質を獲得する人工光合成は持続可能社会実現に向けて重要な技術です。資源量の豊富な酸化鉄の人工光合成応用が期待されていますが、水分解光触媒応用の研究はまれでした。東北大学多元物質科学研究所の加藤英樹教授、吉野隼矢助教、大学院工学研究科の宮下智臣大学院生(研究当時)、名古屋大学未来材料・システム研究所の小林亮准教授らの研究グループは、1%程度のチタンをドーピングした酸化鉄を水素生成光触媒であるロジウムドープチタン酸ストロンチウムと組み合わせることで水分解が光触媒的に進行することを見出しました。電気...
キーワード:光エネルギー/持続可能社会/水素生成/高エネルギー/物質科学/ストロンチウム/太陽/光触媒反応/ロジウム/触媒反応/光合成/太陽光/チタン酸ストロンチウム/光機能/光励起/人工光合成/水分解/持続可能/酸化鉄/持続可能な開発/チタン/ドーピング/光機能材料/光触媒/材料設計/電気抵抗/水素製造/電気化学/二酸化炭素/半導体/機能材料/炭化水素/電気化学測定
他の関係分野:環境学数物系科学化学生物学総合理工工学農学
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発表日:2025年12月13日
2
材料に潜む「欠陥」を予測する新AI技術を開発
―新材料探索の新たな基盤技術として期待―
物質中に必ず存在する点欠陥は、材料特性を大きく左右する重要な要素であり、新材料の発見においてその特性の把握は不可欠です。しかし、欠陥形成エネルギーの評価には多大な計算資源が求められる量子力学計算が必要であり、実用材料探索の大きな障壁となっていました。東北大学大学院工学研究科の澁井千紗大学院生(研究当時)、同大学金属材料研究所の清原慎講師、Soungmin Bae助教、熊谷悠教授らは、結晶をグラフとして扱うグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用し、半導体や絶縁体中の欠陥がとり得る複数の電荷...
キーワード:AI/グラフニューラルネットワーク/ニューラルネットワーク/機械学習/人工知能(AI)/材料科学/DFT/バンドギャップ/光吸収/絶縁体/持続可能/材料特性/持続可能な開発/ドーピング/点欠陥/電気伝導/電子構造/ニューラルネット/金属材料/酸化物/半導体/密度汎関数理論/量子力学/エネルギー変換/結晶構造/スクリーニング
他の関係分野:情報学工学農学