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シニアフェロー紹介

SENIOR FELLOW

シニアフェロー紹介
シニアフェロー森川健志 シニアフェロー森川健志

植物の光合成を超える

シニアフェロー

森川健志Takeshi Morikawa

学位 : 工学博士
専門分野 : 光触媒、光機能材料、電気触媒、エネルギー変換

シニアフェロー飯塚英男 シニアフェロー飯塚英男

物理法則に基づいた、
誰も見たことのない
デバイスを提案

シニアフェロー

飯塚英男 Hideo Iizuka

学位 : 工学博士
専門分野 : 波動工学、応用物理

研究について

研究内容

私たちはさまざまな波と共存しています。スマホで相手とコミュニケーションをするのにも、電波、可視光、音波、振動波が使われています。 これらの波というのは物理法則に従っており、この波を自在に操ることで,私たちの生活はさらに便利になると期待できます。
物理を多角的に眺めると面白い側面がたくさんあります。例えば、「利得と損失を組み合わせるとシステムの固有値を実数にできる」 (1998,C. M. Bender)という物理法則がありますが、 私たちはこの概念をパワーエレクトロニクス分野に応用し、2021年、高速スイッチングのボトルネックとなっている不要な振動を抑えることに成功しました。
今後はさらに量子力学の概念を発展させて、スピード感をもって、トヨタグループ各社、および共同研究機関とともに未来を切り拓くデバイスにつなげていきたいと考えています。

長寿命・高出力リチウムイオン二次電池の概要図
代表的な論文
  • Ikeda, T., Ohta, S. and Iizuka, H., “Photonic Approach in Stacked Slabs Having Periodic Holes for Enhancing Photocatalytic Activities”, RSC Advances Vol. 14 (2024), 2277.
    https://doi.org/10.1039/D3RA07601F
  • Pandarakone, S. E., Yatsugi, K. and Iizuka, H., “Wirelessly Powered Motor Operation in Dynamic Scenarios using Non-Hermitian Parity-Time Symmetry”, Scientific Reports Vol. 13 (2023), 21492.
    https://doi.org/10.1038/s41598-023-47842-x
  • Toyama, H., Ikeda, T. and Iizuka, H., “Dynamic Control of Casimir Forces on a Nano-flake in a Liquid Through a Tunable Graphene Layer”, Physical Review B Vol. 108 (2023), 245402.
    https://doi.org/10.1103/PhysRevB.108.245402
  • Iizuka, H. and Fan, S., “Implications of Reciprocity for the Spectra of Equilibrium and Nonequilibrium Casimir Forces”, Physical Review B Vol. 108 (2023), 075429.
    https://doi.org/10.1103/PhysRevB.108.075429
  • Yatsugi, K., Pandarakone, S. E. and Iizuka, H., “Higher-order Topological Corner State in a Reconfigurable Breathing Kagome Lattice Consisting of Magnetically Coupled LC Resonators”, Scientific Reports Vol. 13 (2023), 8301.
    https://doi.org/10.1038/s41598-023-35509-6
  • Yatsugi, K., Oishi, K. and Iizuka, H., “Ringing Suppression of SiC MOSFET Using a Strongly Coupled External Resonator through Analogy with Passive PT-symmetry”, IEEE Trans. Power Electronics, Vol. 36 (2021), pp. 2964-2970.
    https://doi.org/10.1109/TPEL.2020.3013399
  • Lee, T., Hashemi, D., Yatsugi, K., Yasunishi, M., Yoshimoto, H. and Iizuka, H., “Fano Resonance among Magnetic Coils for Midrange Position Sensing Capability”, IEEE Access, Vol.9 (2021), pp.15623-15632.
    https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3052689
  • Lee, T., Noumura, T., Su, X. and H. Iizuka, “Fano-like Acoustic Resonance for Subwavelength Directional Sensing: 0-360 Degree Measurement”, Advanced Science, Vol.7 (2020), 1903101.
    https://doi.org/10.1002/advs.201903101
  • Iizuka, H. and Fan, S., “Significant Enhancement of Near-field Electromagnetic Heat Transfer in a Multilayer Structure through Multiple Surface-states Coupling”, Physical Review Letters, Vol. 120 (2018), 063901.
    https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.063901
  • Ito, K., Nishikawa, K., Miura, A., Toshiyoshi, H. and Iizuka, H., “Dynamic Modulation of Radiative Heat Transfer beyond the Blackbody Limit”, Nano Letters, Vol. 17 (2017), pp.4347-4353.
    https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.7b01422
シニアフェロー陣内亮典 シニアフェロー陣内亮典

計算物理に基づく
デジタルツインの実現と
電極反応場設計

シニアフェロー

陣内亮典 Ryosuke Jinnouchi

学位 : 工学博士
専門分野 : 計算物理、物理化学

研究について

研究内容

物性予測に必要な原理的に正しい方程式は1928年にPaul Diracにより与えられました。しかし実際の燃料電池研究において、高性能な電極材料をこの方程式のみから見つけ出すことはできません。

私はこの方程式を出発点とし、工業的に有用な材料、例えば燃料電池を高性能化する電極・電解質材料を設計し、またこれらの材料を利用するデバイスの性能を予測できる、計算技術の構築を目指しています。
第一原理計算および分子シミュレーションを活用して、電極反応場における界面物質輸送抵抗の起源を明らかにしました。また、この計算の適用範囲を拡張できるよう、計算精度を維持しつつ計算速度を100-1000倍以上、高速化できる機械学習技術も開発しました。
電極・電解質内現象を統合的に取り扱えるように計算技術を拡充し、理想的な燃料電池の全体設計を実現します。

燃料電池電極への応用例
代表的な論文
  • Jinnouchi, R., Karsai, F. and Kresse, G., “Machine Learning-aided First-principles Calculations of Redox Potentials”, npj Computational Materials, Vol. 10 (2024), 107.
    https://doi.org/10.1038/s41524-024-01295-6
  • Jinnouchi, R., Minami, S., Karsai, F., Verdi, C. and Kresse, G., “Proton Transport in Perfluorinated Ionomer Simulated by Machine-Learned Interatomic Potential”, Journal of Physical Chemistry Letters, Vol. 14 (2023), pp. 3581-3588.
    https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.3c00293
  • Jinnouchi, R., “Molecular Dynamics Simulations of Proton Conducting Media Containing Phosphoric acid”, Physical Chemistry Chemical Physics, Vol. 24 (2022), pp. 15522-15531.
    https://doi.org/10.1039/d2cp00484d
  • Jinnouchi, R., Kudo, K., Kodama, K., Kitano, N., Suzuki, T., Minami, S., Shinozaki, K., Hasegawa, N. and Shinohara, A., “The Role of Oxygen-permeable Ionomer for Polymer Electrolyte Fuel Cells”, Nature Communications, Vol. 12 (2021), 4956.
    https://doi.org/10.1038/s41467-021-25301-3
  • Jinnouchi, R., Karsai, F., Verdi, C. and Kresse, G., “First-principles Hydration Free Energies of Oxygenated Species at Water-platinum Interfaces”, Journal of Chemical Physics, Vol. 154 (2021), 094107.
    https://doi.org/10.1063/5.0036097
  • Jinnouchi, R., Karsai, F., Verdi, C., Asahi, R. and Kresse, G., “Descriptors Representing Two- and Three-body Atomic Distributions and Their Effects on the Accuracy of Machine-learned Inter-atomic Potentials”, Journal of Chemical Physics, Vol. 152 (2020), 234102
    https://doi.org/10.1063/5.0009491
  • Jinnouchi, R., Karsai,F. and Kresse, G., “Making Free-energy Calculations Routine: Combining First Principles with Machine Learning”, Physical Review B, Vol. 101 (2020), 060201(R).
    https://doi.org/10.1103/PhysRevB.101.060201
  • Jinnouchi, R., Miwa, K., Karsai, F., Kresse, G. and Asahi, R., “On-the-fly Active Learning of Interatomic Potentials for Large-scale Atomistic Simulations”, Journal of Physical Chemistry Letters, Vol. 11 (2020), pp. 6946–6955.
    https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.0c01061
  • Jinnouchi, R., Karsai, F. and Kresse, G., “On-the-fly Machine Learning Force Field Generation: Application to Melting Points”, Physical Review B, Vol. 100 (2019), 014105.
    https://journals.aps.org/prb/pdf/10.1103/PhysRevB.100.014105
  • Jinnouchi, R., Lahnsteiner, J., Karsai, F., Kresse, G. and Bokdam, M., “Phase Transitions of Hybrid Perovskites Simulated by Machine-learning Force Fields Trained on the Fly with Bayesian Inference”, Physical Review Letter, Vol. 122 (2019), 225701.
    https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.122.225701
  • Jinnouchi, R. and Asahi, R., “Predicting Catalytic Activity of Nanoparticles by a DFT-aided Machine-learning Algorithm”, Journal of Physical Chemistry Letters, Vol. 8 (2017), pp. 4279–4283.
    https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.7b02010
シニアフェロー中村大輔 シニアフェロー中村大輔

くるまとまちを支える
次世代半導体

シニアフェロー

中村大輔Daisuke Nakamura

学位 : 工学博士
専門分野 : 結晶成長、表面科学、セラミックス

研究について

研究内容

自動運転をはじめ、過酷な環境下で大規模な情報処理を支える次世代半導体として、SiCやGaNなどの化合物が期待されています。
現在のシリコン半導体は融液からの引き上げによって結晶成長させるのに対し、SiCやGaNといった化合物では、原料を気体の状態にして結晶化させる必要があります。研究にとりかかった当時、結晶成長で発生した欠陥は修復するのが研究の主流だった中で、結晶の成長方向と平行に次の種結晶を押し 出して欠陥を効率よく掃き出す、新しい概念のSiCバルク結晶成長法を確立しました。2004年、デンソーと共同で、SiC単結晶の欠陥を従来品と比較して2桁から3桁削減することに成功しました。
現在は、高品質SiCの低コスト化の研究と並行し、欠陥のないGaN結晶の新規成長手法の研究をしています。品質と製造コストのトータルで考えて、有効な次世代半導体製造方法の確立に邁進していきたいと考えます。

低コスト化を可能にする結晶成長部材の試作品

低コスト化を可能にする結晶成長部材の試作品
(φ320mmサセプタ)およびSiCウェハ(φ2、3、4インチ)

代表的な論文
  • Nakamura, D. and Takahashi, N., “Dispersion Stability of Inorganic Powders Harnessed to Mosaic Surface Ligands via Multifit Hansen Solubility Parameters”. Langmuir, Vol. 40 (2024), 14823-14837.
    https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.4c00641
  • Inagaki, Y., Murase, M., Tanaka, H. and Nakamura, D., “Enhancement of Mechanical Properties of High-Thermal-Conductivity Composites Comprising Boron Nitride and Poly(methyl methacrylate) Resin through Material Design Utilizing Hansen Solubility Parameters”. ACS Applied Materials & Interfaces, Vol. 16 (2024), pp. 26653-26663.
    https://doi.org/10.1021/acsami.4c00626
  • Kimura, T., Shimazu, H., Kataoka, K., Itoh, K., Narita, T., Uedono, A., Tokuda, Y., Tanaka, D., Nitta, S., Amano, H. and Nakamura, D., “Impurity Reduction in Lightly Doped n-type Gallium Nitride Layer Grown via Halogen-Free Vapor-Phase Epitaxy”. Applied Physics Letters, Vol. 124 (2024), 052104.
    https://doi.org/10.1063/5.0191774
  • Murase, M. and Nakamura, D., “Hansen Solubility Parameters for Directly Dealing with Surface and Interfacial Phenomena”. Langmuir, Vol. 39 (2023)., pp. 10475-10484.
    https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.3c00913
  • Nakamura, D., Iida, K., Horibuchi, K., Aoki, Y., Takahashi, N., Mori, Y., Moriyama, M., Nitta, S. and Amano, H., “Mechanism and Enhancement of Anti-parasitic-reaction Catalytic Activity of Tungsten-carbide-coated Graphite Components for the Growth of Bulk GaN Crystals”. Applied Physics Express, Vol. 15 (2022), 045501.
    https://doi.org/10.35848/1882-0786/ac5ba4
  • Nakamura, D., Kimura, T., Itoh, K., Fujimoto, N., Nitta, S. and Amano, H., “Tungsten Carbide Layers Deposited on Graphite Substrates via a Wet Powder Process as Anti-parasitic-reaction Coatings for Reactor Components in GaN Growth”, CrystEngComm, Vol. 22 (2020), pp. 2632-2641.
    https://doi.org/10.1039/C9CE01971E
  • Nakamura, D., Shigetoh, K. and Suzumura, A., “Tantalum Carbide Coating via Wet Powder Process: From Slurry Design to Practical Process Tests”, Journal of the European Ceramic Society, Vol. 37 (2017), pp. 1175-1185.
    https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2016.10.029
  • Nakamura, D., Kimura, T. and Horibuchi, K., “Halogen-free Vapor Phase Epitaxy for High-rate Growth of GaN Bulk Crystals”, Applied Physics Express, Vol. 10 (2017), 045504.
    https://doi.org/10.7567/APEX.10.045504
  • Nakamura, D., Suzumura, A. and Shigetoh, K., “Sintered Tantalum Carbide Coatings on Graphite Substrates: Highly Reliable Protective Coatings for Bulk and Epitaxial Growth”, Applied Physics Letters, Vol. 106 (2015), 082108.
    https://doi.org/10.1063/1.4913413
  • Nakamura, D., Gunjishima, I., Yamaguchi, S., Ito, T., Okamoto, A., Kondo, H., Onda, S. and Takatori, K.,“Ultrahigh-quality Silicon Carbide Single Crystals”, Nature, Vol. 430 (2004), pp. 1009-1012.
    https://doi.org/10.1038/nature02810
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