JPSJ 2025年7月号の注目論文：機械学習と計算機シミュレーションで新物質を予測する

近年，新物質の探索を効率化する手法として，理論計算により安定な結晶構造を予測する結晶構造探索が注目されている．しかし，従来の手法では，不安定な結晶構造も同時に探索される点が課題とされていた．この不安定な結晶構造から安定な結晶構造を導く「虚数振動追跡法」に着目し，新しく開発された多項式機械学習ポテンシャルを用いることで計算を高速化することで，結晶構造探索へ適用したことが報告された．単体Siを対象に検証した結果，未報告の結晶構造を多数予測することが示されており，新物質探索を加速する有力な手法として期待される．

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原論文は以下からご覧いただけます
A Systematic Approach to Crystal Structure Prediction Following Imaginary Phonon Modes Combined With Polynomial Machine Learning Potentials
Takuya Naruse, Atsuto Seko, and Isao Tanaka
J. Phys. Soc. Jpn. 94, 074601 (2025).

JPSJ 2025年7月号の注目論文：分子性導体の超伝導ギャップを光電子分光により観測

光電子分光法は物質の電子状態を直接観測できる強力な実験手法であるが、擬二次元分子性超伝導体においてはその実験の困難さからか数例しか報告例がないうえに、超伝導ギャップはおろか擬二次元伝導体に存在するべきフェルミ端も確認されていない。励起光として紫外レーザー (6 eV)を用い試料冷却を適切にコントロールすることで、光電子分光によって擬二次元分子性超伝導体κ-(BEDT-TTF)₂Cu(NCS)₂のフェルミ端の確認と超伝導転移温度以下での超伝導ギャップの観測に初めて成功したことが報告された。

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原論文は以下からご覧いただけます
Direct Observation of a Superconducting Electronic Structure of κ-(BEDT-TTF)₂Cu(NCS)₂ by Photoemission Spectroscopy Using a 6-eV-Laser
Koki Mizukami, Kazuaki Sorime, Hiroshi Yomosa, Hidefumi Takahashi, Shintaro Ishiwata, Kazuya Miyagawa, Kazushi Kanoda, Hidenori Fujiwara, Akira Sekiyama, and Takayuki Kiss
J. Phys. Soc. Jpn. 94, 073701 (2025).