発表のポイント
- 機械学習が迫る反応の謎：機械学習を駆使したシミュレーションにより、加圧時に材料表面が一時的に液状化し、水素を効率的に取り込む全く新しい反応メカニズムを発見。
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画期的成果：このシミュレーションにより、従来と比べ飛躍的に水素貯蔵能力を高めた「スーパーハイドライド」の合成過程を理論的に解明することに成功。
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未来技術への扉：スーパーハイドライドは、水素社会実現の鍵となる高効率水素貯蔵材料や次世代超伝導材料開発に革命をもたらす可能性を秘めています。
概要
東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教と、東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）所長・折茂慎一教授（金属材料研究所 兼務）、李昊教授、ケンブリッジ大学クリス ピッカード教授らによる国際研究チームは、最先端の機械学習を駆使して「スーパーハイドライド」と呼ばれる超高密度水素化物の合成反応を再現することに成功しました。
研究チームは、未知の反応経路にも対応可能な高度な機械学習ポテンシャルを第一原理計算に基づいて構築し、カルシウム水素化物（CaH₂）が高温・高圧環境下でカルシウムスーパーハイドライド（CaH₄）へと劇的に変化する過程を分子動力学シミュレーションで可視化することに成功しました。これにより、材料表面が一時的に液状化して水素を効率的に取り込み、最終的に固体化する反応経路が明らかになりました。この液状化促進メカニズムは、圧力と水素化反応によって引き起こされる普遍的な反応機構であると示唆されています。
この成果により、従来の水素化物と比較して飛躍的に多くの水素を貯蔵できるスーパーハイドライドの精密制御を可能にし、次世代水素貯蔵材料への応用というブレイクスルーをもたらすことが期待されます。さらに、未知の化学反応経路を予測する機械学習の新しい応用事例としても、材料科学の未来を拓く先駆的意義を持ちます。
本研究成果は、2025年5月29日（米国東部時間）に「Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)」にて掲載されました。
詳細
- プレスリリース本文 [PDF: 1.16MB]
- Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) [DOI: 10.1073/pnas.2413480122 ]
機械学習が明らかにしたスーパーハイドライド合成プロセス。カルシウム水素化物（CaH₂）の表面が溶けて水素分子（H₂）が吸収され、カルシウムスーパーハイドライド（CaH₄）の固相が得られる。