プレスリリース

国際的で大規模な第一原理計算・熱伝導データベースを構築
～高精度データとAIを活用した熱機能材料探索に期待～

東京大学大学院工学系研究科の塩見 淳一郎 教授、統計数理研究所の大西 正人 特任准教授（兼：東京大学大学院工学系研究科 客員研究員）、同研究所の吉田 亮 教授、物質・材料研究機構の只野 央将 グループリーダー、東京大学大学院情報理工学系研究科（兼：同大学情報基盤センター）の鈴村 豊太郎 教授、同大学情報基盤センターの華井 雅俊 特任助教、ノートルダム大学のLUO Tengfei 教授、ナンヤン理工大学のHIPPALGAONKAR Kedar 准教授、カーネギーメロン大学のMCGAUGHEY Alan 教授、オークリッジ国立研究所のLINDSAY Lucas 上級研究員、パデュ―大学のRUAN Xiulin 教授、南カロライナ大学のHU Ming 教授、コーネル大学のTIAN Zhiting 教授らの世界各国の研究者からなる国際共同研究グループは、結晶材料の熱伝導を決定するフォノンの非調和相互作用を第一原理計算によって解析する自動計算システムを開発し、6,800種類以上の無機材料の格子熱伝導やフォノン物性を収録した大規模データベース「Phonix」を構築しました。

国際的で大規模な熱伝導データベースを用いた材料探索

本研究成果により、熱伝導の理解が深まるとともに、AIを活用したデータ駆動型の熱機能性材料の探索が大きく前進することが期待されます。

この研究成果は、2026年4月13日に科学雑誌「npj Computational Materials」に掲載されました。

研究成果についての詳細は【情報理工_プレスリリース_20260413】をご覧下さい。

論文情報

雑誌名：npj Computational Materials
題　名：Database and deep-learning scalability of anharmonic phonon properties by automated brute-force first-principles calculations
著者名：Masato Ohnishi*, Tianqi Deng, Pol Torres, Zhihao Xu, Terumasa Tadano, Haoming Zhang, Wei Nong, Masatoshi Hanai, Zeyu Wang, Michimasa Morita, Zhiting Tian, Ming Hu, Xiulin Ruan, Ryo Yoshida, Toyotaro Suzumura, Lucas Lindsay, Alan J. H. McGaughey, Tengfei Luo, Kedar Hippalgaonkar, Junichiro Shiomi*
DOI：10.1038/s41524-026-02033-w
URL：https://www.nature.com/articles/s41524-026-02033-w