熱伝導率最小の無機複合薄膜―機械学習で材料の最適組み合わせ探索：物質・材料研究機構
(2018年7月4日発表)
（国）物質・材料研究機構は7月4日、異なる無機物を組み合わせて世界で最も熱を伝えにくい無機複合薄膜材料を開発したと発表した。機械学習を利用して膨大な種類の無機物の組み合わせから目的の特性を実現するのに最適な組み合わせを突き止めて新材料を試作、実験的に確認した。機械学習を用いた新しい材料設計手法の有効性が確認できたとして、今後さまざまな材料開発への応用を期待している。
開発した新材料は、シリコン原子の配列が不規則なアモルファスシリコンの中にビスマスの微結晶が散りばめられた構造を持つ複合薄膜材料。熱伝導率を測定したところ、無機複合薄膜としては最小の0.16W/mK（W/mKは熱伝導率の単位）であり、最も熱を伝えにくい材料であることが分かった。
開発にあたって同機構は、2,000種以上の材料の組み合わせから機械学習を利用した予測モデルを使って熱伝導率が低くなる無機材料の組み合わせを予測。さらにナノメートル（1nmは10億分の1m）単位の微細構造を変えながら複数の薄膜を全自動で作れる独自開発の装置を用い構造変化と熱伝導率との関係を網羅的に探索した。その結果、新材料を実現することができたという。
物質・材料の持つ物理的・化学的性質に関する膨大なデータを機械学習などの計算機科学を駆使して分析し新材料開発につなげる研究はマテリアル・インフォマティクス（MI）と呼ばれ注目されている。同機構は、今回の成果を「MIの有用性を実証した先駆的な事例」とみており、今後、断熱材料のさらなる高性能化や放熱材料の開発、太陽電池などさまざまな新材料開発分野に応用していく計画だ。
