～機械学習による“探索指針の提案”と“超伝導組織の予測” ～
ポイント
・汎用軽金属材料の構成元素の御三家とも言えるAl、Ti、Mgの合金系において、これまで確認されていた超伝導転移温度を超える超伝導状態を発見した
・機械学習によって探索指針を決め、巨大ひずみ加工による物質合成プロセスで新たな超伝導状態を実現するというこれまでにない研究手法を確立した
・今回得られた新たな知見により、安価で線材化が容易な軽量超伝導材料の発展に寄与することが期待される
概要
九州工業大学大学院工学研究院の美藤正樹教授が研究代表者を務める九州工業大学と九州大学の研究グループは、代表的な軽金属元素*1であるアルミニウム（Al）とチタン（Ti）、マグネシウム（Mg）の三元合金系において、従来よりも高い超伝導*2転移温度（超伝導になる温度）を有する超伝導状態を創出することに成功しました。これまでAl-Ti-Mgの三元系では超伝導転移温度が1.7Kを超える超伝導状態は見つかっていませんでしたが、本研究グループは機械学習*3による予測と「巨大ひずみ加工プロセス*4」と呼ばれる物質合成手法を用いることで、7Kを超える超伝導転移温度を実現しました。超伝導材料を実用化する上では超伝導転移温度が高いことに加えて線材化の容易さや軽量であること、更には安価であることがポイントで、今回の研究成果はこれまで注目されなかった合金分野での安価で線材化が容易な軽量超伝導材料の発展に寄与することが期待されます。なお、本研究成果は、2022年3月11日午前10時（米国東部標準時）に米国応用物理学会の学術誌「Journal of Applied Physics」にEditor’s Pick論文として掲載されました。
用語解説
*1 軽金属元素：周期律表には多くの軽金属元素が登場しますが、工業用に広く使用されている軽金属元素となると、Al、Ti、Mgが代表的な軽金属元素になります。
*2 超伝導：全ての電子の波動関数の位相が揃う位相秩序状態であり、永久電流や磁場排斥効果などの現実社会を大きく変換させ得る物理特性を発現する現象。
*3 機械学習：ビッグデータを用いた数値計算的研究手法。一見不規則と思われる物理現象に規則性を見出したり、過去の実験結果を学習させ機能性を発現する物質群を予測させたりすることができる。
*4 巨大ひずみ加工：金属などの結晶中に大量の格子欠陥（ひずみ）を変形・加工で導入し、物質の内部エネルギー高めるプロセス。バルク状試料では組織の超微細化とともに、異種の粉末原料を混ぜ合わせた固化成形や合成が可能となる。
詳細
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