人工知能を利用した金属物質の磁気パラメータの推定
工学部化学・生命工学科 物質化学コース
助教 山田 啓介
”スピントロニクス”と呼ばれる固体中の電子が持つ「電荷」と「スピン」の両方を工学的に上手く利用・応用した分野の研究を行っています。具体的には、サブミクロン・ナノスケールの磁性材料の持つ特徴的なスピン構造を舞台にした磁気物性の探求に取り組んでいます。これらの研究は、新規の磁性材料の創出や機能性向上、さらには次世代スピンデバイスにつながる研究です。
研究内容
人工知能の解析能力を上手く利用することで、金属物質の磁気パラメータを推定する方法の確立を目指して研究を行っています。
研究の方法とその利点
人工知能を利用することで、金属物質の磁気パラメータを推定できます。今まで磁気パラメータを決めるために特殊な測定法が必要だった研究・開発を、簡便かつ迅速に遂行することができます。
社会での応用
スピントロニクス分野において、簡便かつ迅速な研究スタイルを確立できるため、今後の研究・開発に大きな貢献ができる研究です。
学会発表履歴と特許
論文
論文投稿中 (東京大学、電気通信大学、豊田工業大学との共同研究)
