일본 AI 기술을 통해 신규 산화물을 발견
페이지 정보
- 발행기관
- 교토대학교
- 저자
- 종류
- R&D
- 나노기술분류
- 발행일
- 2021-09-30
- 조회
- 1,805
- 출처 URL
본문
● 일본 교토대학교 공학 연구그룹이 독자적으로 개발한 합성 조건 추천 시스템과 1,500개 규모의 병렬 합성 실험 데이터를 기반으로, 수만 건의 미실험 조건에서의 합성 가능성을 평가하고 상위 300개 검증 실험을 통해 두 가지 새로운 산화물을 발견하는 데 성공
● 연구진은 ‘착체중합법’에 의한 병렬 합성 실험 시스템을 구축했으며, 두 가지 종류의 양이온과 산화물 이온으로 구성된 유사 이원계 산화물(pseudo-binary oxide)을 실험 대상으로, 33종류의 원료를 이용하여 다양한 배합비를 5종류의 소성 온도에서 소성을 실시
● 합성된 시료 중의 결정상 분류는 시료 자동 교환기를 갖춘 ‘분말 X선 회절 장치’로 연속적으로 평가하고 원하는 조성을 갖는 물질이 만들어지는 여부에 따라 성공-실패 데이터로 분류
● 본 연구 성과로 인해 약 6만개의 합성 조건으로부터 발견된 적 없는 신규 물질이라도 그 합성 조건을 정확하게 예측하는 것이 가능해졌으며, 실제 2개의 신규 물질 합성하는 데 성공
※ Journal of the American Ceramic Society 게재(2021.09.14.), “Synthesis-condition recommender system discovers novel inorganic oxides”
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