計算科学と機械学習の組み合わせから紐解く永久磁石材料の電子論

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希土類永久磁石の需要拡大に伴い、その高性能化と新たな磁石材料探索が求められている。材料の物性解明においては、近年飛躍的な成長を遂げている機械学習やAI、自動化技術と連携させた計算科学的手法が有効である。これまでの実験および理論計算から、磁石内部に存在する界面近傍では多くの場合、歪んだ原子構造を取り得ることが確認されている。この歪んだ 原子構造は電子状態を劇的に変化させ、磁石の性能指数である保磁力に影響を及ぼすことが示唆されていることから、磁石主相界面近傍の組織制御の重要性が検討されている。そこで本研究では、永久磁石界面構造および磁性状態に関する研究と合金磁性に関する第一原理計算を実施することで、磁石材料の高性能化に向けた貢献を目指す。特に、近年目覚ましい発展を遂げている機械学習の活用も検討し、効率的な磁石材料界面の計算を検証している。対象とする磁石界面の複雑性により計算規模が必然的に大規模になること、磁性を取り扱うことなどから、計算機の性能が向上している現代においてもチャレンジングな課題である。本年度は、ネオジム永久磁石と第一原理計算に関する申請課題の関連内容が、学術誌のトピックスとして取り上げられた。(1) 日本磁気学会会誌「まぐね」の特集「軽元素を利用した磁性材料研究の新展開」において、「電子論で探るNd-Fe-B磁石主相における軽元素の役割」というタイトルのトピックス記事が掲載された。(2) 昨年度、国際学術誌Nature Communicationsに掲載された新奇磁性合金ナノ粒子に関する磁気異方性に関する研究の詳細な解析及びその他候補物質の探索を進めている。共同研究を進めている実験室においては、新たな磁性化合物合成の可能性が示唆されていることから、今後は第一原理計算を用いて構造安定性や磁気物性に関する理論解析を実施する。