計算物理領域

About研究室について

量子力学と人工知能で、新しい物質を開発する。

計算物理領域は、量子力学や統計力学などの物理学の基本原理と機械学習を組み合わせ、物質の性質を計算で調べる研究室です。
電気的、磁気的、光学的、化学的、力学的な性質が生じる仕組みを明らかにし、望ましい性質をもつ物質を理論的に設計することを目指しています。
産業の発展やエネルギー、環境の問題に重要な物質の開発に力を入れ、二酸化炭素を変換する触媒やダイヤモンドの加工などを扱っています。
研究室のサイトでは「森川・濱田研究室」の名前で紹介されています。

Research研究テーマ

量子力学や統計力学などの物理学の基本原理と機械学習を組み合わせ、物質のさまざまな性質の仕組みを解明し、より望ましい性質をもつ物質を理論的に設計することを目指しています。第一原理に基づく電子状態計算プログラムを開発し、分子動力学法やモンテカルロ法などの統計力学的手法、ニューラルネットワークなどの機械学習法と組み合わせて、電子・原子・分子のレベルから物質の振る舞いを調べています。

※イメージ画像

二酸化炭素のメタノール変換と燃料電池↗

二酸化炭素を水素化してメタノールに変える触媒と、メタノールを燃料とする燃料電池の電極触媒の反応を調べています。より高効率な触媒反応を実現する手法を提案しています。

※イメージ画像

ダイヤモンド表面の酸化反応↗

ダイヤモンドは硬く化学的に不活性なため、加工の難しさが課題です。表面での酸化反応の素過程を明らかにし、より効率的に精度良く加工するための研究を進めています。

※イメージ画像

ペロブスカイト上のPd粒子の安定性↗

2024年の成果として、触媒が働く条件でのペロブスカイト（チタン酸ストロンチウム）上のパラジウム粒子の安定な構造を、機械学習を併用した計算で調べました。パラジウムの酸化が進むほど土台との結びつきが強まり、粒子が集まる焼結が起こりにくくなると示しています。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。