Development of crystal structure prediction methods using machine learning
| Project/Area Number |
18K13474
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
|
|---|
| Research Institution | Nagaoka University of Technology (2019)
National Institute for Materials Science (2018) |
|---|
Principal Investigator |
Yamashita Tomoki 長岡技術科学大学, 産学融合トップランナー養成センター, 特任准教授 (60793099)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
|
|---|
| Keywords | 結晶構造探索 / 機械学習 / 第一原理計算 / ベイズ最適化 / 進化的アルゴリズム / ランダムサーチ / マテリアルズインフォマティクス |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
We have developed crystal structure prediction methods. The code development of Bayesian optimization and evolutionary algorithm has done and implemented in the open source software, CrySPY(https://github.com/Tomoki-YAMASHITA/CrySPY). CrySPY is written in Python to be used widely. Moreover the document and web site are published.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により、オープンソースの結晶構造探索ツールであるCrySPYを公開することができた。CrySPYは機械学習を用いた高効率な安定構造探索が可能であり、新材料設計の基盤となるツールとして誰もが利用可能である。半年に一度の頻度でCrySPYのチュートリアルセミナーも開催しており、大学に所属する研究者や学生および企業の研究者などの間で利用されるようになった。
|
Report
(3 results)
Research Products
(14 results)
