나노기술 및 정책 정보

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도쿄대학(東京大學) 연구그룹이 반도체 재료의 열전도율을 내부 나노 구조를 통해 감소시키기 위해, 기계 학습과 분자 시뮬레이션을 결합한 MI(Materials Informatics)로 최적의 나노 다층 구조를 설계, 제작, 평가했으며, 이로써 열전도율을 최소화하는 데 성공함. 연구진은 2종류의 재료를 수 나노미터씩 교대로 적층하는 초격자 구조를 대상으로 원자 수준에서 구조 제어가 가능한 성막법 및 나노 스케일 막 두께의 열전도율을 평가할 수 있는 측정 방법을 이용함으로써 열전도율을 최소화하는 최적의 비주기 이상 격자 구조를 실현함. 또한 최적 구조에서는 열전도를 담당하는 격자 진동(포논)이 파동적으로 간섭하는 효과가 최대화되어 열전도가 강하게 억제되는 것을 확인함. 본 연구 성과는 향후 열전 변환 재료 등 전기 전도율 및 기계적 특성을 유지하면서 열전도율을 저감할 수 있는 열기능 재료 개발에 도움이 될 것으로 기대됨.

본 연구 성과는 ‘Physical Review X’ (Machine learning-optimized aperiodic superlattice minimizes coherent phonon heat conduction)에 게재됨.