創発的技術は、歴史的に新しい材料の発見と開発に基づいていました。シリコン コンピュータ チップ、リチウム イオン電池、窒化ガリウム LED などです。80 を超える天然元素から作成できる可能性のある材料のスペースは、ほぼ無限です。 .
エネルギーの化石燃料への依存を劇的に減らし、最終的にはなくしながら、増加する人口の課題に対処するには、次世代エネルギー材料の発見を加速するための合理的なアプローチが必要です。マテリアル インフォマティクスと呼ばれる最近のマテリアル サイエンスと機械学習の融合により、マテリアルの発見、設計、実装を加速するというこの目標に向けた大きな前進が促進されました。
太陽電池は、再生可能な (カーボンフリー) 資源で世界のエネルギー需要を満たすために必要な重要な分野です。ペロブスカイトと呼ばれる種類の材料がこの分野を席巻しており、ペロブスカイト太陽電池は、10 年も経たないうちに発見されて以来、効率がほぼ 2 倍になっています。ペロブスカイトという名前は、鉱物であるチタン酸カルシウム (CaTiO3) を発見した Lev Perovski に由来します。 )、ほぼ 200 年前にウラル山脈で。ペロブスカイトは、ペロブスカイト構造を維持しながら、多くの異なる陽イオンと陰イオンの置換に対応できるため、多くのアプリケーションにとって刺激的なクラスの材料です (
ペロブスカイトの一般式は ABX です 3 、ここで、チタン酸カルシウムの場合、A =カルシウム (Ca)、B =チタン (Ti)、および X =酸素 (O)。これらの構造は、大きな A- が特徴です。 BX のコーナー共有ネットワークに囲まれたサイト カチオン 6 八面体であり、その安定性と電荷輸送能力で注目に値します。太陽電池に加えて、これらの材料は触媒、電解質、LED などの用途に使用されています。
あらゆる用途向けの新しい材料を検討する際に最も重要な特性は、その安定性です。材料が不安定であると、合成が困難になり、デバイスとして実装したときにその効率を維持できなくなります。たとえば、太陽電池は、家屋の屋根の上で少なくとも 25 年間はその効率を維持することが期待されています。歴史的に、新しい材料の安定性は実験的な試行錯誤によって評価されてきました。固体化学者は、新しい化合物を想像して研究室に行き、一連の潜在的な前駆体材料と合成条件からそれを作ろうとするかもしれません.優れた化学者の直感は刺激的な発見につながる可能性がありますが、これは費用と時間がかかるプロセスです。成功した経験則または「記述子」によって実験化学者を導くことができれば、このプロセスは大幅に加速されます。 1921 年、ヴィクトル ゴルトシュミットは、A の半径に関連する有名な「許容係数」を考案しました。 、B 、およびX 与えられた ABX のイオン 3 これは、特定の化合物がペロブスカイト構造で安定である可能性が高いかどうかを示すのに役立ちます。 1 つの新しい化合物の合成を試みるには数週間から数か月かかる場合がありますが、ゴールドシュミットの耐性係数のような単純な記述子は、数秒で多くの化合物に適用できます。発明から 100 年近く経った今でも、化合物がペロブスカイトとして合成できる可能性があるかどうかを最初に推測するために、ゴールドシュミットの許容係数が広く使用されています。
私たちの研究では、ペロブスカイト構造で安定または不安定であることが実験的に知られている化合物のデータベースを構築し、ゴールドシュミットの許容係数の予測力をテストし、機械学習を使用してこの記述子を大幅に改善しました。 500 を超える一連の材料について、ゴールドシュミットの公差係数は、74% の確率でペロブスカイトの安定性を正しく予測することがわかりました。同じ入力 (つまり、A のイオン半径) を使用して 、B 、およびX )、SISSO と呼ばれる統計学習アルゴリズムを適用して、同じ材料セットの 92% についてペロブスカイトの安定性を正しく予測する新しい許容係数を特定しました。ゴールドシュミットのパラメーターと同様に、何千もの潜在的なペロブスカイトを数秒で安定または不安定に分類できますが、予測精度が大幅に向上しています。
ゴールドシュミットと比較した許容係数の改善は、主に誤検知率が 51% から 11% に大幅に減少したことに見られます。これは、新しいペロブスカイトを合成することを望んでいる実験化学者が、Goldschmidt によって開発された以前の最先端の許容係数を使用した場合、10 回中 5 回しか成功しなかったのに対し、当社の許容係数を使用すると 10 回中 9 回まで成功することを示唆しています。私たちの許容係数は、特定の化合物がペロブスカイト構造で結晶化するかしないかの初期予測を提供する新しいベンチマーク記述子になり、同定から合成、アプリケーションまでの材料開発パイプラインの時間と費用を削減することを期待しています。新たなエネルギー技術のための最先端の材料。
参考文献:
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