名大ら,実験/計算/AIによる多結晶材料情報学を確立

名古屋大学,東北大学,理化学研究所,大阪大学は,実験・計算・AIを融合した多結晶材料情報学による材料解析手法により,複雑な多結晶材料の転位発生メカニズムの解明に成功した(ニュースリリース)。

高性能な多結晶材料を作製するために,組織や転位を制御する試みが多くなされているが,多結晶材料は組織の複雑さや粒界の多様性に起因して未解明の現象も多く,普遍的な高性能化指針を示す学理の構築には至っていない。

研究では,多結晶シリコン太陽電池の性能低下の要因であることが知られている転位クラスターの発生メカニズムの解明を通して,多結晶材料情報学の有用性を示すことを目指した。

研究では試料として,メートル級の太陽電池用多結晶シリコンインゴットから,約15cm角のブロックを切り出し,そのブロックをスライスすることで作製した多数の多結晶シリコンウエハーを対象とした。

それらの基板にレーザー光を照射して撮影した蛍光画像(転位密度の分布の情報を含む)を取得し、さらに異方性エッチングを行ったのちに、さまざまな方向から白色光を照射して光学写真(結晶粒の方位と分布の情報を含む)を撮影した。

これらの画像データに独自開発のAIを適用し,仮想空間に多結晶材料の3次元モデルを作成した。その結果,複雑な組織を持つメートルスケールの多結晶インゴットにおける転位クラスターと結晶粒の3次元分布が再現され,転位クラスターの発生源を可視化できるようになった。

その 3 次元モデルを利用することで,材料性能を低下させる結晶欠陥である転位クラスターの発生領域を特定した。さらに,その領域の電子顕微鏡観察と理論計算を連携させることで,粒界がナノスケールの階段状のファセット構造を形成して曲がり,転位が発生するというメカニズムを解明した。

このような複雑な多結晶材料中の現象解明は,実験・理論・AI を融合した多結晶材料情報学により,メートルスケールのマクロな材料から,現象を特徴づけるナノスケールを抽出・解析することで、複雑な多結晶材料における転位発生メカニズムが初めて解明できた。

研究グループは,この成果をもとに,量産レベルでの高性能インゴットの開発も進めている。これらの成果は,多結晶材料情報学が多様な多結晶材料の未解明現象の解明に有用であることを実証するものであり,金属・セラミックス・半導体などの多様な多結晶材料における学術の変革と革新的な高性能多結晶材料創成への貢献が期待されるとしている。

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