慶應義塾大学大学院理工学研究科の安田一希（修士課程2年）、遠藤克浩（研究当時博士課程2年）、同大学の小林祐生助教、荒井規允准教授、泰岡顕治教授および仙台高等専門学校の藤原和彦准教授、矢島邦昭教授、故・早川吉弘教授の研究グループは、機械学習と分子動力学計算を組み合わせた新規提案手法により、複数の種類の潤滑剤の摩擦特性を評価することに成功しました。
潤滑剤は、機械部品の界面に付着し、界面に生じる摩擦を軽減させるために用いられます。これまで、機械部品の作動速度に依存した摩擦特性の変化が知られてきました。しかし、分子構造が大きく異なる潤滑剤に関して、このような摩擦の特性を分子動力学の観点から網羅的に評価することは困難でした。本研究では、分子動力学計算によって得られる潤滑剤の分子運動を、機械学習を用いた手法により解析することで、異なる分子において共通する摩擦特性に関連した分子運動を明らかにしました。本提案手法は、多様な潤滑剤の特性を簡便かつ網羅的に評価できる新規手法であるため、潤滑剤を使用する幅広い産業界への貢献が期待されます。
本研究成果は、2023年1月30日に国際誌『 ACS Applied Materials & Interfaces 』に掲載されました。
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