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機械学習は、超hydの新しい水素化反応メカニズムを明らかにしています

機械学習モデルによって再現された高圧下での超水カルシウムの合成反応。ここでは、水素化カルシウムの表面（CAH2）溶けて水素分子を吸収し、超hydiumカルシウム（CAH）を注文しました4）水素吸収後に形成されます。クレジット：R。Sato et al スーパーヒドリドは、従来の水素化物よりも大幅に水素を保存できる材料であり、水素貯蔵やMaglev列車や量子コンピューティングで使用される超伝導材料などの用途に非常に有望なオプションを提示する材料です。ただし、それらの合成には、数十のギガパスカル（GPA）の順序で非常に高い圧力が必要であり、反応を制御が困難にしています。 これを達成するために、研究者は、機械学習モデルを使用して、スーパー水素の高圧合成反応をうまく再現しました。材料科学におけるこの変革的な発達は、スーパーヒドリドの正確な制御への道を開き、機械学習を使用して未知の化学反応経路を予測する先駆的な例として機能します。 調査結果はに公開されました 国立科学アカデミーの議事録 2025年5月29日。 「これらの反応がどれほど気分が悪くなっているかを示すために、超水素カルシウムの合成（CAH6）、1：6比の水素を含む）は、初期の構造予測から達成するのに10年かかりました」と、Advanced Institute for Materials Research（WPI-IAMR）のShin-kichi Orimo教授は述べています。 熱分析のような従来の技術は高圧下で制限されているため、反応プロセスの理解の欠如は、スーパーライドの発達において主要なボトルネックでした。統合を導くための理論的枠組みを提供することは、基本的な研究における重要な課題であるだけでなく、炭素中立社会を実現するための重要なステップでもあります。 この研究では、東京大学の大学院工学部のRyuhei Sato教授が率いるチームは、Tohoku大学のWPI-IAMRのOrimo教授とHao Li教授と、Cambridge大学のChris Pickard教授と協力して、既存のデータのために既存のデータを訓練した機械学習の可能性を構築しました。 このモデルを使用したシミュレーションは、水素化カルシウムの表面（CAHの表面があるユニークな反応経路を明らかにしました。2）溶けて高温と圧力下で水素分子を吸収し、最終的にはバルクの超hyiumカルシウムに固まります（CAH4）。 この研究によって明らかにされた反応経路 - 圧力と分子相互作用によって駆動される表面融解、それに続く水素吸収と固化 - は、高圧水素化学の共通のメカニズムを表します。高圧物理化学プロセスの理解を深め、反応条件を決定する際の簡単に計算可能な材料特性（融点など）の役割を強調しています。これらの洞察は、開発がはるかに容易になるスーパーヒドリド合成戦略に貢献する可能性があります。 「この研究は、以前は未知の化学反応経路を予測する能力を実証することにより、機械学習のための新しいフロンティアを確立し、材料科学の分野をさらに進めています」とオリモ教授は言います。 詳細： ryuhei sto et al、高圧ポリ水素合成のための表面融解駆動水素吸収、 国立科学アカデミーの議事録 （2025）。 doi：10.1073/pnas.2413480122 トホク大学から提供 引用：機械学習は、2025年6月2日にhttps://phys.org/2025-06-06-machine-reveals-hydrogenation-reatuction-mechanism.htmlから2025年6月2日に回収された、超hy（2025、6月2日）の新しい水素化反応メカニズムを明らかにします このドキュメントは著作権の対象となります。私的な研究や研究の目的のための公正な取引とは別に、書面による許可なしに再現される部分はありません。コンテンツは情報のみで提供されます。 #機械学習は超hydの新しい水素化反応メカニズムを明らかにしています