NIMSは、東京大学、産業技術総合研究所、東北大学、京都工芸繊維大学との共同研究により、新物質を見つけるための「元素反応性マップ」を開発・公開しました。実験室で利用可能な80元素について３種類以内の組み合わせ計85,320組の中から、機械学習を用いて、新物質の可能性がある3,000組以上の元素の組み合わせをしめす地図を提案しました。この研究成果は、2月21日にChemistry of Materials誌に掲載されました。

研究成果の概要

■従来の課題

無機物質は複数元素を反応させることで合成します。過去に合成されていない新物質の合成に成功し、その物質が特殊な物性や役立つ機能を持っていれば、新材料として実用化が期待できる「宝」となる可能性もあります。しかし結晶構造データベースにない組み合わせの中には、過去に試してただ反応しなかっただけのものも多く含まれており、合成の可能性をあらかじめ予想することが効率的な新物質探索のために求められていました。

■成果のポイント

今回、3種類以内の元素の組における物質の生成可能性を、既知物質の有無とともに表示した80×80のグリッド状の「元素反応性マップ」80枚を開発しました。このマップは、３万以上の無機化合物の結晶構造データの機械学習によって作成しています。インタラクティブなWebシステムとして公開しており、誰でもアクセスが可能です。

複雑な結晶や固溶体を含む、実験系の結晶構造データベースを使ってマップの予測結果を検証したところ、高い反応性スコア（0.95以上）の組み合わせは、低い反応性（0.05未満）の組に比べて17倍の確率で既存の化合物が見つかり、反応性スコアの妥当性が示されました。そして高い反応性スコアを示しながら、実験系データベースに未収録の元素の組も3,000組以上見つかり、これらは新物質の眠る「宝のありか」であると期待できます。実際にこのマップをつかって、磁気スキルミオンや熱電材料として注目されているB20構造合金であるCo(Al,Ge)など、ここから、数十種類の新物質の発見にも成功しました。

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https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2025/pr20250415/pr20250415.html