6研究成果 ／ 先端微構造解析
R-31
2026
機械学習MDを用いたアンモニウムイオン包接結晶中の分子回転の評価
アピールポイント
結晶中の分子回転の温度依存性を解明
【技術シーズ：機械学習分子動力学計算】
背景・課題
・アンモニウムイオンを固体中に安定に保持できる無機結晶は、水素キャリアや新奇な電気化学デバイスへの応用が期待される次世代エネルギー材料
・結晶中のアンモニウムイオン（NH4+）の回転は構造安定性や材料物性に大きく影響すると考えられるが、これらを対象とした理論研究は未だ限定的であり、基礎的な計算手法の確立が必要
解決手段
・アンモニウムイオン包接結晶 (NH4)3MF7(M= Ti, Sn) について、機械学習ポテンシャルを用いた分子動力学計算を異なる温度条件で実施
・分子回転の程度を表す指標を各温度で算出し、分子回転の温度依存性を解析
成果・新規性
①第一原理計算に基づき信頼性の高い機械学習ポテンシャルを構築
②温度上昇に伴い、NH4四面体およびMF6八面体の分子回転がそれぞれ異なる温度で出現し、その回転挙動がM元素によって変化することを解明
期待される市場・応用
・水素輸送、電気化学デバイス
謝 辞：本研究は、JSPS科研費（JP22H05146）の一環として実施されたものである。
担当者：小川貴史、桑原彰秀