일본 실험·계산·AI를 융합한 다결정 재료 정보학을 통해 매크로에서 나노 재료 해석 방법 구축
페이지 정보
- 발행기관
- 나고야대학교
- 저자
- 종류
- R&D
- 나노기술분류
- 나노소재
- 발행일
- 2023-12-20
- 조회
- 763
본문
● Noritaka Usami 교수(나고야대) 연구팀은 실험·계산·AI를 융합한 다결정 재료 정보학에 의한 재료 해석 방법으로 복잡한 다결정 재료의 전위 발생 메커니즘을 규명하는 데 성공
● 연구팀은 미터 스케일 태양광 패널에 사용되는 다결정 실리콘의 이미지 데이터에 독자적으로 개발한 AI를 적용하여 가상공간에 다결정 재료의 3차원 모델을 제작
● 3차원 모델을 이용하여 재료 성능을 저하시키는 결정 결함인 전위 클러스터의 발생 영역을 특정
● 전자현미경으로 관찰하고 이론계산을 연계시킴으로써, 입계*가 나노 스케일인 계단 모양의 패싯(facet)** 구조를 형성하여 구부러짐으로써 전위가 발생하게 되는 메커니즘을 규명
* 입계 (Grain Boundary) : 다결정 재료에서 구조는 같으나 방향이 서로 다른 2개의 결정 경계
** 패싯(facet) : 평평한 면으로, 원자가 면 상에 늘어서 있는 상태
● 본 연구는 다결정체 재료의 미해명 현상을 해명하여 다결정체 재료의 성능을 향상할 것으로 기대
Advanced Materials (2023.12.11.), Multicrystalline informatics applied to multicrystalline silicon for unraveling the microscopic root cause of dislocation generation
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