計算・加工・人工知能を統合し高エントロピー合金を設計

東北大学先進材料研究機構と韓国ポステックを中核とする国際研究チームは、構造用高エントロピー合金の設計を、経験的な試行錯誤から体系的な予測型開発へ進めるための統合的枠組みを、2026年のレビューで示した。成果は材料科学系の国際学術誌に掲載され、呉博士とキム博士が責任著者を務めた。 構造用高エントロピー合金は複数の主要元素をほぼ同程度に含むため、組成、製造条件、相安定性、微細組織、力学特性が密接に連動し、一つの手法で全体を扱いにくい。既存の研究は、密度泛関法や分子動力学法による原子スケール、相図計算や相場モデルによる相安定性・組織進展、結晶塑性モデルによる力学特性など、別々の領域で進展してきた。レビューはこれを互いに補完する多スケール計算ツールとして整理し、さらに人工知能と機械学習を組み合わせることで、設計空間をデータ駆動で探索できる道筋を描いた。 同時に、積層造形や高度塑性加工などの製造プロセスを模擬し、加工条件と微細組織、性能の関係を直接結ぶ研究も紹介した。組織設計を通じて一体型のコア・シェル構造や逆勾配構造を作製し、機械的特性と水素脆化抵抗性を高める事例も示されている。 今後について研究チームは、計算と人工知能が有望組成を選び、物理シミュレーションが機構を説明し、実験が検証結果をモデルへ還流する閉ループ基盤を構想している。キム博士は、高エントロピー合金開発には単一の元素に依存しない自由な設計思想がある一方、元素、製造、組織、変形が強く結合しているため複雑性が大きいと指摘。今後の研究者には、実験、理論、計算、データの各領域を行き来する統合的な視点が必要だと述べた。