物質設計を実現することが出来れば物質開発を飛躍的に加速させることができます．そのような物質設計を実現するためには，機能発現を担っている局所領域の化学結合を明らかにし，さらに得られた結果から機能発現のメカニズムや法則を解明する必要があります． 本研究室では第一原理計算，機械学習，原子レベル計測を駆使して『物質設計の実現』を目指して研究を行っています．具体的な研究テーマは以下の通りです．

1. マテリアルズインフォマティクスを活用した格子欠陥の構造解析と機能設計
2. データ駆動型手法による新物質の探索と設計
3. エネルギー材料・半導体・二次元化合物の第一原理計算
4. 第一原理計算と原子レベル計測による構造機能相関の理解

1. PY. Chen, K. Shibata, K. Hagita, T. Miyata, and T. Mizoguchi, “Prediction of the Ground State Electronic Structure from Core-loss Spectra of Organic Molecules by Machine Learning”, J. Phys. Chem. Lett., 14 (2023) 4858-4865.
2. K. Kikumasa, S. Kiyohara, K. Shibata, and T. Mizoguchi, “Quantification of the Properties of Organic Molecules Using Core-Loss Spectra as Neural Network Descriptors”, Advanced Intelligent Systems, 4 (2022) 2100103-1-10.
3. K. Liao, K. Shibata,and T. Mizoguchi, “Nanoscale Investigation of Local Thermal Expansion at SrTiO3 Grain Boundaries by Electron Energy Loss Spectroscopy”, Nano Letters, 21 (2021) 10416-10422.
4. S. Kiyohara, M. Tsubaki, and T. Mizoguchi, “Learning excited states from ground states by using an artificial neural network”, npj Comp. Mater., 6 (2020) 68-1-6
5. K. Liao, A. Masuno, A. Taguchi, H. Moriwake, H. Inoue, and T. Mizoguchi, “Revealing Spatial Distribution of Al-Coordinated Species in a Phase-Separated Aluminosilicate Glass by STEM-EELS”, J. Phys. Chem. Lett., 11 (2020) 9637–9642.