組成傾斜薄膜に対応したAIベース自律材料探索システムを開発~最高性能を示す新しい磁気機能材料薄膜の高効率な開拓に成功~

2025-11-20 物質・材料研究機構,科学技術振興機構

NIMSとJSTの研究チームは、組成が連続的に変化する「組成傾斜薄膜」を対象に、大量データの自動解析とAIによる最適組成予測を可能にする自律材料探索システムを開発した。組成傾斜薄膜から得られる膨大な測定情報をベイズ最適化により解析し、次に試す条件を自律的に決定する仕組みをNIMS開発のオープンソフトウェア「NIMO」に実装。実験‐解析‐予測を自動で繰り返す“クローズドループ探索”を構築した。実証として、Fe–Co–Ni–(Ta,W,Ir) の五元系磁性薄膜を対象に巨大異常ホール効果の最大化を目指した結果、室温成膜の磁性薄膜として最大級となる異常ホール抵抗率10.9 μΩ·cmを示す新規アモルファス薄膜を発見。今後は多元組成・成膜条件の同時最適化や完全自動化を進め、さまざまな高機能薄膜材料の創製が期待される。

組成傾斜薄膜に対応したAIベース自律材料探索システムを開発~最高性能を示す新しい磁気機能材料薄膜の高効率な開拓に成功~
図: NIMOを用いて、組成傾斜薄膜の作製とハイスループット計測を結び、実験と解析を自動で繰り返す材料探索(クローズドループ)を実現しました。

<関連情報>

異常ホール効果の組成拡散膜の自律閉ループ探査 Autonomous closed-loop exploration of composition-spread films for the anomalous Hall effect

Ryo Toyama,Ryo Tamura,Shoichi Matsuda,Yuma Iwasaki & Yuya Sakuraba
npj Computational Materials  Published:19 November 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41524-025-01828-7

Abstract

Autonomous high-throughput combinatorial experimentation is a key approach for accelerating materials discovery. However, achieving a fully closed-loop system remains a challenge due to the lack of effective optimization strategies for combinatorial experimentation. Here, we developed a Bayesian optimization method specifically designed for composition-spread films, enabling the selection of promising composition-spread films and identifying which elements should be compositionally graded. Using this approach, we demonstrated an autonomous closed-loop exploration of composition-spread films to enhance the anomalous Hall effect (AHE). Our method optimized the composition of a five-element alloy system consisting of three 3d ferromagnetic elements of Fe, Co, and Ni and two 5d heavy elements from Ta, W, or Ir to maximize the AHE. Through our autonomous exploration, we achieved a maximum anomalous Hall resistivity of 10.9 µΩ cm in Fe44.9Co27.9Ni12.1Ta3.3Ir11.7 amorphous thin film on thermally oxidized Si substrates deposited at room temperature.

0500化学一般
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