AIが文献解析で熱安定無鉛誘電体を迅速発見

ソウル大学校材料工学部の張浩元教授らの研究チームは、人工知能を活用して高温環境でも誘電特性が安定した新規無鉛誘電体材料を開発した。本成果は学術誌ネイチャーコミュニケーションズに掲載された。従来の材料開発は試行錯誤に時間がかかるが、同チームは散在する学術文献からデータを自動抽出し、物理法則を機械学習モデルに組み込む逆設計手法を確立した。448本の論文から1,202件の誘電特性データを構造化し、元素組成や合成条件などの物理記述子を統合した。このデータセットを用いて約1億5,000万通りの仮想組成を検索し、37候補に絞り込んだ。 候補から選定した錫を1モル％および2モル％置換した組成を実験合成した結果、室温誘電率はそれぞれ約3,400を記録し、広範な温度域でも性能が安定していることが確認された。得られた材料は積層セラミックコンデンサ向けの国際基準であるX5R、X6R、X7R規格を満たし、既存のチタン酸バリウム材料よりも高温での特性維持性に優れている。顕微鏡解析により、微量の錫添加が結晶構造を拡大し原子スケールでの電気的不均一性を生むことで高温安定性が向上するメカニズムも解明した。 本手法は、学術データの有効活用とAI予測の整合性評価により、実験検証可能な材料を効率的に導出する新パラダイムを示す。研究チームは同アプローチを機能性酸化物や薄膜材料へ展開し、次世代電気自動車やパワーエレクトロニクス向けの高耐熱電子部品開発に貢献する方針だ。