AI技術で光駆動有機結晶の性能向上

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早稲田大学が光駆動有機結晶の発生力を3.7倍向上させ、条件探索を73倍効率化する新手法を発表しました。

要約すると早稲田大学の研究グループは、2025年4月に光駆動有機結晶の発生力を大幅に向上させる新しい手法を発表しました。

この研究では、分子設計と実験条件の最適化に機械学習を活用し、効率的な条件探索を実現しました。

特に注目されたのは「サリチリデンアミン分子」で、実験の結果、発生力が従来の3.7倍に増加し、条件探索の効率は73倍にも達しました。

光駆動有機結晶は軽量で遠隔制御が可能なアクチュエーターとしての応用が期待されていますが、実用化には発生力の向上が不可欠でした。

これまでの方法では、結晶の物性やサイズ、光強度などが発生力に影響を与えるため、最適な条件を見つけることが難しいとされていました。

研究チームは「LASSO回帰」と「ベイズ最適化」の2つの機械学習手法を用いて、分子の部分構造や実験条件を最適化しました。

LASSO回帰では、ヤング率に影響を与える分子の部分構造を分析し、水素結合を形成する部分を正の相関因子、ベンゼン環とハロゲンを負の相関因子として特定しました。

この知見に基づき、さまざまなヤング率と結晶サイズを持つサリチリデンアミン分子の設計が容易になりました。

その後、ベイズ最適化を用いて発生力を最大化するための実験条件を探索し、合計110回の測定を行った結果、37.0mNという発生力を得ることに成功しました。

この研究成果は、早稲田大学の谷口卓也准教授、朝日透教授、そして石崎一輝氏によるものであり、今後の光駆動有機結晶の実用化に向けた重要なステップとなるでしょう。

参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/ad9f985d54071ddf5e4ed0e0bc179864cff372ef

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