東北大学研究者紹介

研究者詳細

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フクシマ　シヨウゴ

福島　省吾

Shogo Fukushima

所属

金属材料研究所　材料設計研究部　計算材料学研究部門

職名

助教

学位

博士（理学）（熊本大学）
修士（理学）（熊本大学）

researchmap

https://researchmap.jp/shogofukushima

J-GLOBAL ID

202301020594693034

ORCID

https://orcid.org/0000-0001-9718-6646

経歴 3

2023年4月～継続中

東北大学金属材料研究所助教
2021年4月～ 2023年3月

熊本大学自然科学教育部日本学術振興会特別研究員（DC2）
2021年8月～ 2022年7月

南カリフォルニア大学 CACS研究所客員研究員

学歴 4

熊本大学大学院自然科学教育部理学専攻博士後期課程

2020年4月～ 2023年3月
熊本大学大学院自然科学教育部理学専攻博士前期課程

2018年4月～ 2020年3月
熊本大学理学部理学科

2014年4月～ 2018年3月
宮崎県立宮崎南高等学校

2011年4月～ 2014年3月

委員歴 1

日本トライボロジー学会　トライボロジー会議秋2025函館実行委員会

2024年6月～継続中

所属学協会 2

日本金属学会

2024年9月～継続中
日本物理学会

2017年12月～継続中

研究キーワード 5

物性物理学
機械学習ポテンシャル
第一原理電子状態計算
分子動力学シミュレーション
計算物理学

研究分野 3

ナノテク・材料 / 金属材料物性 /
ナノテク・材料 / ナノ構造物理 /
自然科学一般 / 数理物理、物性基礎 /

受賞 7

学長表彰（学業成績優秀者）

2023年3月　熊本大学
The Best Presentation Award

2022年12月　The 17th International Student Conference on Advanced Science and Technology　Calculation of Helmholtz Free Energy of Alkali Metal Using Interatomic Potentials Based on Artificial Neural Network
学生優秀発表賞

2021年3月　日本物理学会第76回年次大会　人工ニューラルネットワークに基づく原子間ポテンシャルによるアルカリ金属の熱力学量の計算
学生優秀発表賞

2020年3月　日本物理学会第75回年次大会　第一原理計算に基づく熱力学積分を用いたルビジウムの融点のサイズ依存性
学長表彰（学業成績優秀者）

2020年3月　熊本大学
The Best Presentation Award

2019年11月　The 14th International Student Conference on Advanced Science and Technology　Molecular-Dynamics Study of Thermal Conductivity by Neural Network Potential Constructed from First-Principles
学長表彰（学業成績優秀者）

2018年3月　熊本大学

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論文 38

Photoinduced Phase Transition of Diamond: A Nonadiabatic Quantum Molecular Dynamics Study 査読有り

Shogo Fukushima, Nabankur Dasgupta, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

The Journal of Physical Chemistry Letters　9267-9272　2025年8月29日
出版者・発行元： American Chemical Society (ACS)
DOI： 10.1021/acs.jpclett.5c01332 　

ISSN：1948-7185

eISSN：1948-7185
Effect of Aggregate Structures of Carbon Support on Electrode Reaction Activity in Cathode Catalyst Layer of Polymer Electrolyte Fuel Cells: Reactive Molecular Dynamics Simulation 査読有り

Kaito Mori, Tetsuya Nakamura, Shogo Fukushima, Yixin Su, Yusuke Ootani, Nobuki Ozawa, Momoji Kubo

Chemistry Letters　2025年8月28日
出版者・発行元： Oxford University Press (OUP)
DOI： 10.1093/chemle/upaf164 　

ISSN：0366-7022

eISSN：1348-0715

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Abstract For the high-active catalyst layer in polymer electrolyte fuel cells, we investigate the effect of Pt nanoparticles’ location (exterior or interior on carbon support) and the size of the interior pore on the Nafion coverage using molecular dynamics simulations. We proposed that the large pores of the aggregate carbon supports give both higher proton conductivity and higher oxygen diffusivity, resulting in higher ORR activity, because of the generation of the non-flexible Nafion cross-linked structure in the large pores.
Continuous formation and removal mechanism of tribolayer on silicon carbide under water lubricated conditions: A ReaxFF reactive molecular dynamics study 査読有り

Masayuki Kawaura, Yusuke Ootani, Shogo Fukushima, Yixin Su, Nobuki Ozawa, Koshi Adachi, Momoji Kubo

Tribology International　206　110579-110579　2025年6月
出版者・発行元： Elsevier BV
DOI： 10.1016/j.triboint.2025.110579 　

ISSN：0301-679X
Molecular Dynamics Simulation Study of Organically Modified Nanoparticle Dispersibility in Nonpolar Organic Solvents 査読有り

Yusuke Ootani, Ryosuke Taniai, Kota Jojima, Miho Nakamura, Shogo Fukushima, Nobuki Ozawa, Momoji Kubo

ACS Applied Nano Materials　8　(23)　12353-12360　2025年5月29日
出版者・発行元： American Chemical Society (ACS)
DOI： 10.1021/acsanm.5c02288 　

ISSN：2574-0970

eISSN：2574-0970
Reactive molecular dynamics simulation study of wear mechanism of SiO2 and TiO2 passive films on MoSiBTiC alloy in high-temperature humid environment 査読有り

Keaki Watanabe, Mizuho Yokoi, Masayuki Kawaura, Shogo Fukushima, Yixin Su, Yusuke Ootani, Nobuki Ozawa, Momoji Kubo

Chemistry Letters　54　(3)　2025年3月5日
出版者・発行元： Oxford University Press (OUP)
DOI： 10.1093/chemle/upaf049 　

ISSN：0366-7022

eISSN：1348-0715

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Abstract Amorphous SiO2(a-SiO2)/rutile TiO2 composite films on MoSiBTiC alloy exhibit high wear resistance. However, high-temperature humid environments can accelerate wear. This study examines the wear mechanisms of rutile TiO2(110) and a-SiO2 passive films in a high-temperature humid environment by using molecular dynamics simulation. TiO2 was worn significantly by mechanical deformation and chemical reactions with water, although TiO2 has higher Vickers hardness and chemical stability than SiO2. The remarkable wear of TiO2 is attributed to the exceptionally low shear strength of the rutile TiO2(110) surface.
Thermoelectric Grain Boundary in Monolayer MoS₂ 査読有り

Ayu Irie, Anikeya Aditya, Ken-ichi Nomura, Shogo Fukushima, Shinnosuke Hattori, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Vadim Rodin, Fuyuki Shimojo, Shigetaka Tomiya, Priya Vashishta

The Journal of Physical Chemistry C　128　(38)　16172-16178　2024年9月18日
出版者・発行元： American Chemical Society (ACS)
DOI： 10.1021/acs.jpcc.4c04339 　

ISSN：1932-7447

eISSN：1932-7455
Neural network molecular dynamics simulation on friction-induced chemical reactions of Si3N4 in water and ethylene glycol environments 査読有り

Ryutaro Kudo, Yusuke Ootani, Shogo Fukushima, Nobuki Ozawa, Momoji Kubo

Chemistry Letters　53　(7)　2024年7月2日
出版者・発行元： Oxford University Press (OUP)
DOI： 10.1093/chemle/upae114 　

ISSN：0366-7022

eISSN：1348-0715

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Abstract Silicon nitride (Si3N4) exhibits low friction in aqueous environments due to a tribolayer that is formed through tribochemical reactions. However, the low friction state is not maintained in high contact pressure conditions, where surface-surface contact is dominant at the sliding interface, i.e. the load carrying capacity is low. Recently, it was reported that an ethylene glycol (EG) additive improves the load carrying capacity of Si3N4 in aqueous environments, though their mechanism is still in debate. In this study, we performed friction simulations to analyze the tribochemical reactions of water and an EG additive using a neural network molecular dynamics method which enables large-scale simulation with high accuracy comparable with ab initio molecular dynamics calculations. We found that tribochemical reactions of water produce SiO2 particles. On the other hand, tribochemical reactions of EG produce compounds which consist of carbon, nitrogen, and hydrogen atoms on the Si3N4 surface and the Si3N4 surface is covered by the compounds. Based on this finding, we propose that the compounds covering the Si3N4 surface can improve its load carrying capacity.
High-throughput computation and machine learning of refractive index of polymers 査読有り

Ankit Mishra, Pankaj Rajak, Ayu Irie, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Ken-ichi Nomura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

Applied Physics Letters　123　(12)　2023年9月18日
出版者・発行元： AIP Publishing
DOI： 10.1063/5.0161198 　

ISSN：0003-6951

eISSN：1077-3118

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Refractive index (RI) of polymers plays a crucial role in the design of optoelectronic devices, including displays and image sensors. We have developed a framework for (1) high-throughput computation of RI values for computationally synthesized amorphous polymer structures based on a generalized polarizable reactive force-field (ReaxPQ+) model, which is orders-of-magnitude faster than quantum-mechanical methods; (2) prediction of composition–structure–RI relationships based on a machine-learning model based on graph attention neural network; and (3) computation of frequency-dependent RI combining ReaxPQ+ and Lorentz-oscillator models. The framework has been tested on a computational database of amorphous polymers.
Computational framework for polymer synthesis to study dielectric properties using polarizable reactive molecular dynamics 査読有り

Ankit Mishra, Lihua Chen, ZongZe Li, Ken-ichi Nomura, Aravind Krishnamoorthy, Shogo Fukushima, Subodh C. Tiwari, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Rampi Ramprasad, Greg Sotzing, Yang Cao, Priya Vashishta

COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE　228　2023年9月

DOI： 10.1016/j.commatsci.2023.112340 　

ISSN：0927-0256

eISSN：1879-0801
Induction and Ferroelectric Switching of Flux Closure Domains in Strained PbTiO3 with Neural Network Quantum Molecular Dynamics 査読有り

Thomas M. Linker, Ken-ichi Nomura, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aravind Krishnamoorthy, Aiichiro Nakano, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

NANO LETTERS　2023年8月

DOI： 10.1021/acs.nanolett.3c01885 　

ISSN：1530-6984

eISSN：1530-6992
Efficient Training of the Machine-Learning Interatomic Potential Based on an Artificial Neural Network for Estimating the Helmholtz Free Energy of Alkali Metals 査読有り

Shogo Fukushima, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN　92　(5)　2023年5月

DOI： 10.7566/JPSJ.92.054005 　

ISSN：0031-9015
Squishing Skyrmions: Symmetry-Guided Dynamic Transformation of Polar Topologies Under Compression 査読有り

Thomas Linker, Ken-ichi Nomura, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aravind Krishnamoorthy, Aiichiro Nakano, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　13　(48)　11335-11345　2022年12月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.2c03029 　

ISSN：1948-7185
Defect-free and crystallinity-preserving ductile deformation in semiconducting Ag2S 査読有り

Masaaki Misawa, Hinata Hokyo, Shogo Fukushima, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

SCIENTIFIC REPORTS　12　(1)　2022年11月

DOI： 10.1038/s41598-022-24004-z 　

ISSN：2045-2322
Photoexcitation-Induced Nonthermal Ultrafast Loss of Long-Range Order in GeTe 査読有り

Liqiu Yang, Subodh C. Tiwari, Shogo Fukushima, Fuyuki Shimojo, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta, Paulo S. Branicio

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　13　(43)　10230-10236　2022年11月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.2c02448 　

ISSN：1948-7185
Thickness dependence of dielectric constant of alumina films based on first-principles calculations 査読有り

Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

APPLIED PHYSICS LETTERS　121　(6)　2022年8月

DOI： 10.1063/5.0106721 　

ISSN：0003-6951

eISSN：1077-3118
Hydrogen Bonding in Liquid Ammonia 査読有り

Aravind Krishnamoorthy, Ken-ichi Nomura, Nitish Baradwaj, Kohei Shimamura, Ruru Ma, Shogo Fukushima, Fuyuki Shimojo, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　13　(30)　7051-7057　2022年8月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.2c01608 　

ISSN：1948-7185
Towards computational polar-topotronics: Multiscale neural-network quantum molecular dynamics simulations of polar vortex states in SrTiO3/PbTiO3 nanowires 査読有り

Thomas Linker, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aravind Krishnamoorthy, Aiichiro Nakano, Ken-ichi Nomura, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

FRONTIERS IN NANOTECHNOLOGY　4　2022年8月

DOI： 10.3389/fnano.2022.884149 　

eISSN：2673-3013
Thermal conductivity calculation based on Green-Kubo formula using ANN potential for beta-Ag2Se 査読有り

Yusuke Takeshita, Kohei Shimamura, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

JOURNAL OF PHYSICS AND CHEMISTRY OF SOLIDS　163　2022年4月

DOI： 10.1016/j.jpcs.2022.110580 　

ISSN：0022-3697

eISSN：1879-2553
Exploring far-from-equilibrium ultrafast polarization control in ferroelectric oxides with excited-state neural network quantum molecular dynamics 査読有り

Thomas Linker, Ken-ichi Nomura, Anikeya Aditya, Shogo Fukshima, Rajiv K. Kalia, Aravind Krishnamoorthy, Aiichiro Nakano, Pankaj Rajak, Kohei Shimmura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

Science Advances　8　(12)　2022年3月25日
出版者・発行元： American Association for the Advancement of Science (AAAS)
DOI： 10.1126/sciadv.abk2625 　

eISSN：2375-2548

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Ferroelectric materials exhibit a rich range of complex polar topologies, but their study under far-from-equilibrium optical excitation has been largely unexplored because of the difficulty in modeling the multiple spatiotemporal scales involved quantum-mechanically. To study optical excitation at spatiotemporal scales where these topologies emerge, we have performed multiscale excited-state neural network quantum molecular dynamics simulations that integrate quantum-mechanical description of electronic excitation and billion-atom machine learning molecular dynamics to describe ultrafast polarization control in an archetypal ferroelectric oxide, lead titanate. Far-from-equilibrium quantum simulations reveal a marked photo-induced change in the electronic energy landscape and resulting cross-over from ferroelectric to octahedral tilting topological dynamics within picoseconds. The coupling and frustration of these dynamics, in turn, create topological defects in the form of polar strings. The demonstrated nexus of multiscale quantum simulation and machine learning will boost not only the emerging field of ferroelectric topotronics but also broader optoelectronic applications.
Reproduction of Melting and Crystallization of Sodium by Machine-Learning Interatomic Potential Based on Artificial Neural Networks 査読有り

Ayu Irie, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo

JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN　90　(9)　2021年9月

DOI： 10.7566/JPSJ.90.094603 　

ISSN：0031-9015
Estimating thermal conductivity of alpha-Ag2Se using ANN potential with Chebyshev descriptor 査読有り

Kohei Shimamura, Yusuke Takeshita, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

CHEMICAL PHYSICS LETTERS　778　2021年9月

DOI： 10.1016/j.cplett.2021.138748 　

ISSN：0009-2614

eISSN：1873-4448
Neural Network Quantum Molecular Dynamics, Intermediate Range Order in GeSe2, and Neutron Scattering Experiments 査読有り

Pankaj Rajak, Nitish Baradwaj, Ken-ichi Nomura, Aravind Krishnamoorthy, Jose P. Rino, Kohei Shimamura, Shogo Fukushima, Fuyuki Shimojo, Rajiv Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　12　(25)　6020-6028　2021年7月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.1c01272 　

ISSN：1948-7185
Dielectric Constant of Liquid Water Determined with Neural Network Quantum Molecular Dynamics 査読有り

Aravind Krishnamoorthy, Ken-ichi Nomura, Nitish Baradwaj, Kohei Shimamura, Pankaj Rajak, Ankit Mishra, Shogo Fukushima, Fuyuki Shimojo, Rajiv Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

PHYSICAL REVIEW LETTERS　126　(21)　2021年5月

DOI： 10.1103/PhysRevLett.126.216403 　

ISSN：0031-9007

eISSN：1079-7114
Ex-NNQMD: Extreme-Scale Neural Network Quantum Molecular Dynamics 査読有り

Pankaj Rajak, Anikeya Aditya, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Thomas Linker, Kuang Liu, Ye Luo, Aiichiro Nakano, Ken-ichi Nomura, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

2021 IEEE INTERNATIONAL PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING SYMPOSIUM WORKSHOPS (IPDPSW)　943-946　2021年

DOI： 10.1109/IPDPSW52791.2021.00145 　
Computational and training requirements for interatomic potential based on artificial neural network for estimating low thermal conductivity of silver chalcogenides 査読有り

Kohei Shimamura, Yusuke Takeshita, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS　153　(23)　2020年12月

DOI： 10.1063/5.0027058 　

ISSN：0021-9606

eISSN：1089-7690
Molecular Dynamics Study of Thermal Conductivity of Silver Chalcogenides 査読有り

Shogo Fukushima, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

PHYSICA STATUS SOLIDI B-BASIC SOLID STATE PHYSICS　257　(11)　2020年11月

DOI： 10.1002/pssb.202000183 　

ISSN：0370-1972

eISSN：1521-3951
Optically Induced Three-Stage Picosecond Amorphization in Low-Temperature SrTiO3 査読有り

Thomas Linker, Subodh Tiwari, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aravind Krishnamoorthy, Aiichiro Nakano, Ken-ichi Nomura, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　11　(22)　9605-9612　2020年11月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.0c02873 　

ISSN：1948-7185
Enhancing combustion performance of nano-Al/PVDF composites with β-PVDF 査読有り

Sidi Huang, Sungwook Hong, Yingchun Su, Yue Jiang, Shogo Fukushima, Thomas Mark Gill, Nil Ezgi Dincer Yilmaz, Subodh Tiwari, Ken-ichi Nomura, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta, Menglin Chen, Xiaolin Zheng

Combustion and Flame　219　467-477　2020年9月
出版者・発行元： Elsevier BV
DOI： 10.1016/j.combustflame.2020.06.011 　

ISSN：0010-2180
Application of First-Principles-Based Artificial Neural Network Potentials to Multiscale-Shock Dynamics Simulations on Solid Materials 査読有り

Masaaki Misawa, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Subodh Tiwari, Ken-ichi Nomura, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　11　(11)　4536-4541　2020年6月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.0c00637 　

ISSN：1948-7185
Towards simulation of the dynamics of materials on quantum computers 査読有り

Lindsay Bassman, Kuang Liu, Aravind Krishnamoorthy, Thomas Linker, Yifan Geng, Daniel Shebib, Shogo Fukushima, Fuyuki Shimojo, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

PHYSICAL REVIEW B　101　(18)　2020年5月

DOI： 10.1103/PhysRevB.101.184305 　

ISSN：2469-9950

eISSN：2469-9969
Field-Induced Carrier Localization Transition in Dielectric Polymers 査読有り

Thomas M. Linker, Subodh Tiwari, Hiroyuki Kumazoe, Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Rampi Ramprasad, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　11　(2)　352-358　2020年1月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.9b03147 　

ISSN：1948-7185
Quantum Dynamics at Scale: Ultrafast Control of Emergent Functional Materials 査読有り

Subodh C. Tiwari, Aravind Krishnamoorthy, Pankaj Rajak, Putt Sakdhnagool, Manaschai Kunaseth, Fuyuki Shimojo, Shogo Fukushima, Aiichiro Nakano, Ye Luo, Rajiv K. Kalia, Ken-ichi Nomura, Priya Vashishta

PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON HIGH PERFORMANCE COMPUTING IN ASIA-PACIFIC REGION (HPC ASIA 2020)　1-10　2020年

DOI： 10.1145/3368474.3368489 　
Thermodynamic integration by neural network potentials based on first-principles dynamic calculations 査読有り

Shogo Fukushima, Eisaku Ushijima, Hiroyuki Kumazoe, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Kohei Shimamura, Masaaki Misawa, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

PHYSICAL REVIEW B　100　(21)　2019年12月

DOI： 10.1103/PhysRevB.100.214108 　

ISSN：2469-9950

eISSN：2469-9969
GGA plus U Molecular Dynamics Study of Structural and Dynamic Properties of Superionic Conductor Ag2Se 査読有り

Shogo Fukushima, Masaaki Misawa, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN　88　(11)　2019年11月

DOI： 10.7566/JPSJ.88.115002 　

ISSN：0031-9015
Guidelines for creating artificial neural network empirical interatomic potential from first-principles molecular dynamics data under specific conditions and its application to alpha-Ag2Se 査読有り

Kohei Shimamura, Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Masaaki Misawa, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta, Takashi Matsubara, Shigenori Tanaka

JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS　151　(12)　2019年9月

DOI： 10.1063/1.5116420 　

ISSN：0021-9606

eISSN：1089-7690
Hot-Carrier Dynamics and Chemistry in Dielectric Polymers 査読有り

Hiroyuki Kumazoe, Shogo Fukushima, Subodh Tiwari, Chiho Kim, Tran Doan Huan, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Rampi Ramprasad, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERS　10　(14)　3937-3943　2019年7月

DOI： 10.1021/acs.jpclett.9b01344 　

ISSN：1948-7185
QXMD: An open-source program for nonadiabatic quantum molecular dynamics 査読有り

Fuyuki Shimojo, Shogo Fukushima, Hiroyuki Kumazoe, Masaaki Misawa, Satoshi Ohmura, Pankaj Rajak, Kohei Shimamura, Lindsay Bassman Oftelie, Subodh Tiwari, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Priya Vashishta

SOFTWAREX　10　2019年7月

DOI： 10.1016/j.softx.2019.100307 　

ISSN：2352-7110
Effects of chemical defects on anisotropic dielectric response of polyethylene 査読有り

Shogo Fukushima, Subodh Tiwari, Hiroyuki Kumazoe, Rajiv K. Kalia, Aiichiro Nakano, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

AIP ADVANCES　9　(4)　2019年4月

DOI： 10.1063/1.5093566 　

eISSN：2158-3226

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書籍等出版物 1

高分子材料の絶縁破壊・劣化メカニズムとその対策

熊添博之, 福島省吾, 下條冬樹

技術情報協会　2021年1月

ISBN: 9784861048210

講演・口頭発表等 25

人工ニューラルネットワークに基づく原子間ポテンシャルによるアルカリ金属の熱力学量の計算国際共著

福島省吾, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, A. Nakano, Rajiv K. Kalia, P. Vashishta

日本物理学会第76回年次大会　2021年3月
第一原理計算に基づく熱力学積分を用いたルビジウムの融点のサイズ依存性国際共著

福島省吾, 牛島栄作, 熊添博之, 三澤賢明, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, A. Nakano, R. K. Kalia, P. Vashishta

日本物理学会第75回年次大会　2020年3月
CrMnFeCoNiAlハイエントロピー合金における塑性変形および腐食反応に対する短距離秩序の影響

福島省吾, 中島快, 大谷優介, 尾澤伸樹, 久保百司

日本金属学会2025年秋期講演大会　2025年9月17日
CrMnFeCoNiAlxハイエントロピー合金に対する機械学習ポテンシャルの構築と分子動力学法に基づいた引張シミュレーション

福島省吾, 中島快, 大谷優介, 尾澤伸樹, 久保百司

金属学会2024年秋期講演大会　2024年9月19日
機械学習分子動力学法に基づいたハイエントロピー合金における応力腐食割れに対するAl添加の影響

福島省吾, 中島快, 工藤龍太郎, 大谷優介, 尾澤伸樹, 久保百司

日本コンピュータ化学会 2024年春季大会　2024年6月7日
Molecular Dynamics Simulation on Stress Corrosion Cracking of High Entropy Alloys in Water Environment 国際会議

Shogo Fukushima, Ryutaro Kudo, Chang Liu, Yuta Asano, Yusuke Ootani, Nobuki Ozawa, Momoji Kubo

The Workshop on Innovative Nanoscale Devices and Systems　2023年12月
CrMnFeCoNi系ハイエントロピー合金の機械特性に対するAl添加の影響：機械学習分子動力学シミュレーション解析

福島省吾, 中島快, 工藤龍太郎, 浅野優太, 大谷優介, 尾澤伸樹, 久保百司

日本コンピュータ化学会2023年秋季大会　2023年11月
ダイヤモンドの光誘起黒鉛化に関する第一原理的研究国際共著

福島省吾, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, Aiichiro Nakano, Rajiv K. Kalia, Priya Vashishta

日本物理学会第78回年次大会　2023年9月
非断熱第一原理分子動力学法に基づくダイヤモンドのグラファイト化現象の研究国際共著

福島省吾, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, Aiichiro Nakano, Rajiv K. Kalia, Priya Vashishta

第128回日本物理学会九州支部例会　2022年12月
Calculation of Helmholtz Free Energy of Alkali Metal Using Interatomic Potentials Based on Artificial Neural Network 国際会議

Shogo Fukushima, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

The 17th International Student Conference on Advanced Science and Technology　2022年12月
第一原理分子動力学法に基づくAg2Seの相転移現象に対する分散力補正の影響

福島省吾, 法橋陽, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹

日本物理学会 2022年秋季大会　2022年9月
Photo-Induced Phase Transition of Diamond—A Nonadiabatic Quantum Molecular Dynamics Study 国際会議国際共著

Shogo Fukushima, Rajiv K. Kalia1, Thomas Linker, Ken-ichi Nomura, Aiichiro Nakano, Kohei Shimamura, Fuyuki Shimojo, Priya Vashishta

2022 MRS Spring Meeting　2022年5月
Size-Dependent Melting Temperature of Rubidium: Thermodynamic Integration Based on First-principles Calculations 国際会議国際共著

Shogo Fukushima, Aiichiro Nakano, Rajiv K Kalia, Priya Vashishta, Fuyuki Shimojo, Hiroyuki Kumazoe, Masaaki Misawa, KoheiShimamura, and Akihide Koura

APS March Meeting 2022　2022年3月
人工ニューラルネットワークに基づいた原子間ポテンシャルによるAg2S1-xSexの構造の再現国際共著

福島省吾, 法橋陽, 竹下雄輔, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹A, A. Nakano, R. K. Kalia, P.Vashishta

日本物理学会 2021年秋季大会　2021年9月
Size Dependence of Melting Temperature of Rubidium Using Thermodynamic Integration Based on First-Principles Molecular-Dynamics Simulations 国際会議国際共著

Shogo Fukushima, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo, Aiichiro Nakano, Rajiv K. Kalia, Priya Vashishta

The 15th International Student Conference on Advanced Science and Technology　2020年12月
第一原理分子動力学法に基づく熱力学積分及び熱力学摂動理論を用いた自由エネルギー計算国際共著

福島省吾, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, A. Nakano, Rajiv K. Kalia, P. Vashishta

日本物理学会 2020年秋季大会　2020年9月
第一原理計算に基づいた機械学習によるアルカリ金属の融点の決定国際共著

福島省吾, 牛島栄作, 三澤賢明, 島村孝平, 高良明英, 下條冬樹, A. Nakano, Rajiv K. Kalia, P. Vashishta

第33回分子シミュレーション討論会　2019年12月
Thermal Conductivity by Neural Network Potential Constructed from First-Principles Molecular-Dynamics 国際会議

Shogo Fukushima, Masaaki Misawa, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

The 4th Asian Applied Physics Conference　2019年11月
Molecular-Dynamics Study of Thermal Conductivity of Silver Chalcogenides 国際会議

Shogo Fukushima, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

14th International Conference on The Structure of Non-crystalline Materials　2019年11月
Molecular-Dynamics Study of Thermal Conductivity by Neural Network Potential Constructed from First-Principles 国際会議

Shogo Fukushima, Masaaki Misawa, Kohei Shimamura, Akihide Koura, Fuyuki Shimojo

The 14th International Student Conference on Advanced Science and Technology　2019年11月
第一原理計算に基づく薄膜アルミナの比誘電率の膜厚依存性国際共著

福島省吾, 熊添博之, S. Tiwari, 下條冬樹, Rajiv K. Kalia, A. Nakano, P. Vashishta

日本物理学会第74回年次大会　2019年3月
Effects of various substituents on dielectric constant of polyethylene: first-principles study 国際会議国際共著

Shogo Fukushima, Hiroyuki Kumazoe, Masaaki Misawa, Subodh Tiwari, Fuyuki Shimojo, Aiichiro Nakano, Rajiv K. Kalia, Priya Vashishta

The 13th International Student Conference on Advanced Science and Technology　2018年11月
Effects of various substituents on dielectric constant of polyethylene based on first-principle calculations 国際会議国際共著

Shogo Fukushima, Hiroyuki Kumazoe, Masaaki Misawa, Subodh Tiwari, Fuyuki Shimojo, Aiichiro Nakano, Rajiv K. Kalia, Priya Vashishta

International Symposium on Advanced Materials Having Multi-Degrees-of-Freedom 2018　2018年11月
第一原理計算に基づく様々な置換基によるポリエチレンの比誘電率への影響国際共著

福島省吾, 熊添博之, 三澤賢明, S. Tiwari, 下條冬樹, Rajiv K. Kalia, A. Nakano, P. Vashishta

日本物理学会 2018年秋季大会　2018年9月
高分子の絶縁破壊現象の第一原理シミュレーション国際共著

福島省吾, 熊添博之, 三澤賢明, S. Tiwari, 下條冬樹, R. K. Kalia, A. Nakano, P. Vashishta

日本物理学会第73回年次大会　2018年3月

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共同研究・競争的資金等の研究課題 2

機械学習分子動力学法による耐極限環境ハイエントロピー合金の設計指針の確立

福島省吾

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

研究機関：Tohoku University

2025年4月～ 2028年3月
第一原理分子動力学法に基づいた機械学習による銀カルコゲナイドの熱伝導度計算

福島省吾

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

研究種目：Grant-in-Aid for JSPS Fellows

研究機関：Kumamoto University

2021年4月～ 2023年3月

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本研究では、熱整流効果が実験的に確認された銀カルコゲナイド系の熱力学的性質を調査し、熱整流効果の微視的機構を解明することを目的としている。第一原理分子動力学（FPMD）法に基づく計算機シミュレーションにより銀カルコゲナイド系の熱力学的性質を調べると同時に、そのデータに基づいて構築された人工ニューラルネットワーク（ANN）ポテンシャルを用いて、熱整流効果の再現を目標としている。本年度は、FPMDシミュレーションに基づいてセレン化銀(I)の昇温による相転移の再現を試みた。これまでの我々の研究から、銀原子の持つd電子によるオンサイトクーロン相互作用が重要であることが明らかとなっていたが、それだけではなくファンデルワールス相互作用も重要であることが新たに分かった。詳しい原理はまだ明らかになっていないが、Ag原子間またはAgクラスター間のファンデルワールス相互作用が正しく取り入れられたのではないかと推測している。また、我々は同時にAg2S0.6Se0.4を対象にANNポテンシャルによる静的及び動的性質の再現を試みた。我々の研究グループでは、始めに非超イオン導電相におけるAg2Seの熱伝導度を精度良く再現する手法を模索し、実験値を最も良く再現する手法を確立していた。この手法に基づいてANNポテンシャルを構築したところ、構造の再現はできたが、得られた熱伝導度は実験値よりも過大評価された。この原因として、これまでとは異なり３種類の元素からなる系であることに加えて、熱伝導度を評価するにはFPMDシミュレーションの精度がまだ不十分である可能性が考えられる。そのため、ANNポテンシャルの構築手法の更なる改善や、先述のファンデルワールス相互作用を取り入れること等によって、得られる熱伝導度の精度が向上されると期待している。