表題番号：2020C-530 日付：2021/03/26
研究課題統計的機械学習に基づく有機結晶の構造相転移予測と設計
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） データ科学センター 講師 谷口　卓也
研究成果概要
構造相転移は結晶構造が変化する現象であり、種々の機能を創発・制御することができため工学的に重要であるにも関わらず、構造相転移の発現を理論計算によって予測することは困難であった。そこで本研究では、構造相転移を発現する有機結晶を予測・設計することを目的とし、構造相転移に関係する記述子を検討した。 　分子間相互作用エネルギー（以下E_i）および格子エネルギー(以下E_l)を計算した結果、構造相転移を発現する結晶は相転移温度を境にして不連続に変化したE_iが存在した。一方、構造相転移を発現しない結晶ではE_iおよびE_lは線形に変化した。これらの結果により、E_iやE_lの温度依存性の挙動から相転移の有無を区別できることが分かった。