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瀧川一学准教授らによる共同研究が英・王立化学会RSC Advancesに掲載され、Chemistry Worldに紹介されました。

瀧川一学准教授らの研究グループは、金属の触媒活性を良く表す指標の一つであるd-band centerを機械学習により予測できることを示しました。金属触媒の表面では反応物の吸着や表面反応が起きており、触媒作用はその電子状態により規定されると考えられます。この特性を系統的に表す量の一つとしてd-band centerが広く用いられてきました。通常、金属のd-band centerは第一原理による電子状態計算によって対象ごとに個別に計算されます。一方、この研究では、対象金属以外のd-band centerの値に基づいて、機械学習により第一原理計算を介さずに金属や二元合金のd-band centerの値を得ることができることを定量的に示しました。この知見は、調査済みの触媒の特性値の蓄積データから、未探索の触媒の特性値が予測できることを示唆しています。また、複雑な表面のモデリングを伴う第一原理計算には通常大きな計算コストがかかるため、機械学習による簡便で高速な代替により、網羅的な触媒探索の高効率化や試行錯誤過程の合理化が期待できます。

論文: Machine-learning prediction of d-band center for metals and bimetals. 瀧川一学(北大・情報科学研究科), 清水研一(北大・触媒科学研究所), 津田宏治(東大・新領域), 髙草木 達(北大・触媒科学研究所)
RSC Advances. 2016; 6: 52587-52595. (DOI: 10.1039/c6ra04345c)

紹介ニュース記事:Machine-learning accelerates catalytic trend spotting. (Chemistry World)

(2016/06/16)

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