本研究では、近未来に地球温暖化問題の解決に必要となる「高冷却効率と低環境負荷」を同時に実現する「混合冷媒」の理論設計に挑戦します。 混合物質中では、分子間相互作用の様子がモル分率に対して非線形に変化します。従来、混合物性は主に実験結果を基に語られ、純物性のモル分率に対する線形和からのずれ＝「活量」という言葉で説明されてきました。しかし、活量の理論予測法は確立されておらず、混合冷媒の設計も試行錯誤的な実験に依存せざるを得ませんでした。本研究では、混合物質の任意混合比における熱力学物性を予測する技術を、第一原理分子シミュレーションと機械学習の連携により確立します。無限にある混合冷媒から、環境負荷を考慮した、地球温暖化問題解決に最適な冷媒（共沸混合冷媒）の構成成分と組成を導きます。