研究内容

蓄電池、触媒、燃料電池、太陽電池などに関する理論・計算・データ科学研究を行っています。”計算・データ材料化学（分子先駆化学）=Computational & Data-driven MAterials CHemistry”研究室と銘打ってCD-MACH研と呼んでいます。名前(Mach=マッハ)の通りスピード感を持って世界との研究競争に挑んでいます。

単に電池、触媒を調べるというだけでなく、その背後に共通する電気化学、表面界面科学、酸化還元反応、イオニクス、電子・イオン移動、トポロジカル現象の新学理・新概念の開拓を行っています（基礎研究方向）。

勿論、産業界およびカーボンニュートラル社会に貢献しうる電池、触媒の開発につながる、材料の探索や設計指針抽出も進めています（応用開発方向）。

主軸となる計算手法は、密度汎関数理論(DFT)計算（第一原理計算ともいう）や分子動力学(MD)サンプリングですが、あらゆる計算手法に取り組む用意があります。また機械学習関連・ハイスループットデータ生成の研究もターゲットとしています。

上記の課題解決に必要となる新しい計算手法、プログラムの開発も進めています。特にスーパーコンピュータを活用した材料化学に関するHigh Performance Computing (HPC) 分野において、当研究室は国内外を先導する役割を担っています。従って、当研究室では材料物理・化学の理解に加えて、スパコンによる並列計算やプログラミングスキルの向上に取り組んでもらうことになります。また実験データ解析や自動実験に対する機械学習アプローチや材料化学現象（特にイオン伝導）の数理モデル解析といった最新分野にも取り組みつつあります。

計算・データ科学を用いた材料化学分野の様々な新しい方向性に取り組んでいるのが当研究室です。

具体的なテーマについて以下にリストアップします。

(1) 理論・計算・データ科学手法

• (1-1) Density Functional Theory (DFT)-based molecular dynamics (MD) sampling of electrochemical reactions and ionics
• (1-2) Bias effect for interfaces
• (1-3) Machine learning approaches for disordered systems (ex. heterogeneous interface CALYPSO method)
• (1-4) Advanced MD methods (ex. Non-equilibrium MD)
• (1-5) Revisit the classical electrochemistry as well as ionics theories with DFT viewpoints.

(2) リチウムイオン二次電池・次世代蓄電池

• (2-1) Issues related to the advanced Li-ion batteries: deposition/disolution, dendrite, SEI, concentrated electrolyte, electron and ion transfer at interfaces
• (2-2) Issues related to next-generation batteries: Na-ion, Mg-ion
• (2-3) Issues for solid-state batteries: interfacial electron and ion transfer, coating layer, ionics, ionic correlation
• (2-4) Machine-learning potential and machine-learning approach to the descriptors on ion transport and degradation
• (2-5) For utlization of organic materials for batteries

(3) 触媒・光触媒・太陽電池・燃料電池

• (3-1) Catalytic reactions at oxide surfaces/interfaces (H2O, H2, O2, NH3, N2, CH4, CO2)
• (3-2) Microkinetic analysis of heterogeneous catalysts
• (3-3) Surface/Interface states and ion transport in the photovoltaic perovskite materials

利用プログラム

• 独自のプログラム、プリ・ポストプログラムの作成(Fortran, C, python)
• CPMD, stat-CPMD, CP2K
• VASP
• Quantum Espresso
• Gaussian
• LAMMPS, GROMACS