東京理科大ら、AIでスピン波を操る磁性結晶を発見（FrontJournal解説）

ニュース紹介

「AIが次々発見、スピン波を自在に操る人工結晶～未踏ナノ磁性体を創成・解明する「ゆらぎ設計エージェント」～」

東京理科大学の長岡竜之輔氏（博士課程2年）、小嗣真人教授らの研究グループは、筑波大学、横浜国立大学、物質・材料研究機構（NIMS）と共同で、説明可能AIを用いた構造ゆらぎ逆設計アプローチにより、新しいマグノニック結晶を発見しました。遺伝的アルゴリズム（GA）と周波数領域マイクロ磁気シミュレーションを組み合わせた自律的な構造ゆらぎ設計により、鉄（Fe）と酸化ユーロピウム（EuO）を組み合わせた非自明なトポロジー構造を持つマグノニック結晶を複数発見しています。

この手法により、最大8.7GHz幅のマグノニック・バンドギャップを達成しました。また、高速フーリエ変換（FFT）と多次元尺度法（MDS）を用いて探索の過程を可視化し、高いバンド次数において優れた性能を示す構造が分散して存在することを確認しています。研究成果は国際学術誌「Small Structures」に掲載されました。

出典：科学技術振興機構（JST） 2026年7月29日 プレスリリース
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20260729/index.html

FrontJournalの解説

この研究分野について

マグノニクスは、磁石の中を伝わる「スピン波」（磁気の向きのそろい方が波のように伝わる現象。その粒子的なとらえ方が「マグノン」）を情報の担い手に使う研究分野です。いまの半導体は電子そのものを動かして計算するため、動かした分だけ熱が出ます。スピン波は電子を移動させずに情報を運べるため、発熱を抑えた情報処理の手段として研究が続いてきました。

その舞台となるのが「マグノニック結晶」です。磁性材料を周期的に並べると、特定の周波数のスピン波だけが通れなくなる「バンドギャップ」ができます。この通れない帯域を広く、狙った位置に作れれば、スピン波を選り分けるフィルターや導波路といった素子を設計できます。ただし材料の組み合わせと形状の候補は膨大で、人手で有望な構造を探し当てるのは容易ではありませんでした。

①AIに「探させる」材料設計

今回の研究の中心は、材料そのものよりも探し方にあります。遺伝的アルゴリズムは、生物の進化になぞらえて有望な設計を少しずつ組み替えながら良い解へ近づける手法です。これを磁気シミュレーションと組み合わせ、構造にゆらぎを与えながら性能の高い並べ方を自動で探索しました。

特徴は、結果だけを出して終わりにしていない点です。研究グループは高速フーリエ変換と多次元尺度法で探索の経路を可視化し、どのあたりに良い構造が集まっているかを読み取れる形にしています。AIによる材料探索は「なぜその構造が良いのかが分からない」ことが課題として指摘されてきました。過程を人が確認できるようにしたことは、次の設計指針につなげるうえで意味を持ちます。

②8.7GHzという数字が示すもの

今回得られたバンドギャップは最大8.7GHz幅です。無線通信で使われるWi-Fiの帯域が2.4GHz帯や5GHz帯であることを思い出すと、それらをまたぐ幅の帯域を1つの結晶で遮断できる計算になります。帯域が広いほど、素子として使える周波数の設計自由度は大きくなります。

加えて、高いバンド次数の領域に有望な構造が分散して存在することが確認されました。つまり最適解が1点に集中しているのではなく、複数の設計の選択肢がありうるということです。製造しやすさや材料の入手性など、性能以外の条件を加味して選べる余地が残る点は、実装を考えるうえで扱いやすい性質といえます。

編集部からひとこと

AIを使った材料探索の報告は増えていますが、この研究で目を引くのは探索過程を可視化して「どこに良い設計が集まるか」を人が読める形にしたことです。答えを出す道具から、研究者と一緒に考える道具へ、という位置づけの変化が見て取れます。スピン波デバイスの実用化にはまだ距離がありますが、設計手法そのものは他の材料分野にも移せるはずです。今後の展開に注目したい成果です。