Updated on 2025/10/10

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takahashi akira
 
Organization
Institute of Integrated Research Materials and Structures Laboratory Assistant Professor
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Assistant Professor
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Papers

  • Theoretical and data-driven approaches to semiconductors and dielectrics: from prediction to experiment

    Fumiyasu Oba, Takayuki Nagai, Ryoji Katsube, Yasuhide Mochizuki, Masatake Tsuji, Guillaume Deffrennes, Kota Hanzawa, Akitoshi Nakano, Akira Takahashi, Kei Terayama, Ryo Tamura, Hidenori Hiramatsu, Yoshitaro Nose, Hiroki Taniguchi

    Science and Technology of Advanced Materials   2024.12

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    Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1080/14686996.2024.2423600

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  • Target Material Property‐Dependent Cluster Analysis of Inorganic Compounds

    Nobuya Sato, Akira Takahashi, Shin Kiyohara, Kei Terayama, Ryo Tamura, Fumiyasu Oba

    Advanced Intelligent Systems   6 ( 12 )   2024.8

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    Authorship:Corresponding author   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:Wiley  

    The cluster analysis of materials categorizes them according to similarities based on the features of materials, providing insight into the relationship between the materials. Conventional cluster analyses typically use basic features derived from the chemical composition and crystal structure without considering target material properties such as the bandgap and dielectric constant. However, such approaches do not meet demands for grading materials according to properties of interest simultaneously with chemical and structural similarities. Herein, a clustering method grouping similar materials in terms of both the target properties and basic features is proposed. The clustering is compared considering the cohesive energy with that considering the bandgap of metal oxides, showing that their categorizations are clearly different. Further, several clusters classified by the bandgap are analyzed, and coordination environments related to each range of the bandgap are revealed. The clustering for the electronic static dielectric constant identifies a cluster involving several perovskite‐type oxides and balancing with the bandgap near the Pareto front. The method enables analyses with different viewpoints from those of the conventional clustering and feature importance analyses by taking the relationship between the target property and the basic features into account.

    DOI: 10.1002/aisy.202400253

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  • Carrier generation and compensation mechanism in La2SnO2S3

    Teruya Nagafuji, Koshiro Osuna, Kota Hanzawa, Tomoya Gake, Soungmin Bae, Zhongxu Hu, Takayoshi Katase, Akira Takahashi, Hidenori Hiramatsu, Fumiyasu Oba

    Journal of Materials Chemistry C   2024

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    Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1039/D4TC01116C

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Research Projects

  • 点欠陥再構成構造の網羅的理論予測と機能開拓

    Grant number:24K21683  2024.6 - 2026.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

    大場 史康, 高橋 亮

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    Grant amount:\6370000 ( Direct Cost: \4900000 、 Indirect Cost:\1470000 )

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  • オキシカルコゲナイドの欠陥学理の構築とワイドギャップ半導体の設計・開拓への展開

    Grant number:24H00376  2024.4 - 2028.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    大場 史康, 平松 秀典, 高橋 亮

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    Grant amount:\47580000 ( Direct Cost: \36600000 、 Indirect Cost:\10980000 )

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  • 機械学習とハイスループット第一原理計算による自律的な半導体材料探索システムの開発

    Grant number:24K08562  2024.4 - 2027.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    高橋 亮

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    Grant amount:\4680000 ( Direct Cost: \3600000 、 Indirect Cost:\1080000 )

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  • ワイドギャップ半導体におけるケミカルドーピングの学理構築と新材料開拓

    Grant number:20H00302  2020.4 - 2025.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    大場 史康, 野瀬 嘉太郎, 高橋 亮, 平松 秀典

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    Grant amount:\44590000 ( Direct Cost: \34300000 、 Indirect Cost:\10290000 )

    ハイスループット第一原理計算とその物性データの機械学習により、無機化合物における固有点欠陥の形成挙動・電子状態と様々な形態でのドーパント添加によるキャリアドーピングの有効性を、半導体としての応用に関わる種々の基礎物性と併せて俯瞰的に考察し、ワイドギャップ半導体の設計・探索の指針を構築することを最終目的として研究を推進した。本年度は、引き続き基礎物性・安定性・キャリアドーピングの予測技術の高度化を進めるとともに、特定の既知・新規物質の基礎物性と点欠陥・キャリア形成挙動の詳細な考察、ハイスループットスクリーニングの実行、予測された物質の合成と電子・光学物性評価を継続した。とくに、Ga2O3-Al2O3固溶体について、多様な局所環境における酸素空孔の形成エネルギー及び電子状態の俯瞰的な解析を行うことで、半導体合金系における点欠陥の制御指針に関する知見を得た(Applied Physics Express誌に出版)。また、キャリアドーピング限界の理解に有用である真空準位に対する価電子帯上端位置(イオン化ポテンシャル)と伝導帯下端位置(電子親和力)について、約3千種類の酸化物無極性表面を対象にハイスループット第一原理計算を行い、そのデータを用いてニューラルネットワークによる予測モデルを構築することで、イオン化ポテンシャルと電子親和力の傾向の俯瞰的な解析を行った(Journal of the American Chemical Society誌に出版)。また極性表面・ヘテロ界面のバンド位置の予測手法を開発し、典型的な半導体の極性表面・ヘテロ界面についてその有効性を確認した(Physical Review Materials誌に出版)。

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