ネットワーク型共同研究拠点を支える 人・環境と物質をつなぐイノベーション創出ダイナミック・アライアンス 研究者データベース

ガラスは古代から人類の生活の只中にある身近な材料でありながら、その物性のメカニズムは謎に包まれています。ガラス物性を研究する上で障壁となるのは、結晶固体のような構成分子の周期性が欠けていることです。ガラス状のランダムな微視的構造を取る粒子配置を直接生成し、機能を解析することができるコンピュータ・シミュレーションは、この分野を牽引する強力な研究手法です。

Glasses have been a common material at the centre of human life since ancient times, yet the mechanisms governing its physical properties remain elusive. A key challenge to studying glass properties is the absence of the periodicity of constituent molecules as in crystalline solids. Computer simulations, which can directly generate glassy configurations with the random microscopic structure and analyse their functions, represent a powerful research method driving this field.

ガラス転移や過冷却液体といった対象に基礎的な物理学で蓄積された知見・数値計算手法を踏まえ、現実ガラス材料の物性理解に資する研究を目指す。その際に、機械学習ポテンシャルやトポロジカルデータ解析といった先進的なシミュレーション・データ解析手法を積極的に用いる。

Building upon knowledge and numerical methodologies from fundamental physics concerning subjects such as glass transitions and supercooled liquids, I aim to perform research that contributes to understanding the physical properties of real glass materials. In doing so, I actively employ advanced simulation and data analysis techniques, including machine-learning potentials and topological data analysis.