Platform for development of novel magnetic materials by integration of machine learning and simultaneous observation of magnetic domains and local magnetization curves

• Project/Area Number: 18K13984
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 26010:Metallic material properties-related
• Research Institution: National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology
• Principal Investigator: UENO Tetsuro 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 関西光科学研究所 放射光科学研究センター, 主任研究員 (20609747)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 磁気光学Kerr効果 / 磁区構造 / 磁化曲線 / 磁性材料 / 機械学習 / マテリアルズ・インフォマティクス / 計測インフォマティクス / ロボット実験 / 磁気光学効果 / 能動学習 / FORC

Outline of Final Research Achievements

We have developed a method to simultaneously measure magnetic domains and local magnetization curves of magnetic materials, and by integrating these measurements and data analysis with machine learning, we have built a platform for the development of novel magnetic materials. The detailed analysis of local magnetization curves enables us to identify unique material phases and microstructures that contribute to the magnetization reversal process and an origin of coercivity. We developed a magneto-optical Kerr effect microscope FORC (first-order reversal curves) measurement system and a method for magnetic domain analysis by large-scale data processing using information science. We observed the magnetic domains of practical materials using the system. We also developed automated sample preparation system using a general-purpose robot arm. We have also conducted the improvement of an experimental efficiency with a measurement informatics for high-throughput experiments.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発した磁気光学Kerr効果顕微鏡FORC測定システムと大規模データ処理による磁区構造解析手法を用いることで、試料振動型磁束計などによるバルク磁化測定よりも詳細な磁気特性の情報を得ることができる。また汎用ロボットアームによる実験自動化を拡張すると、試料調整のみならず測定の自動化も含めてハイスループット化することができる。将来的にはこのようなロボットによる実験自動化を「どの試料どのような条件・順番で測定するべきか？」という問いに答えるマテリアルズ・インフォマティクスや計測インフォマティクスと組み合わせることによって大量の実験データを効率的に取得することができるようになる。

Research Products

• [Presentation] 機械学習によるXMCDスペクトル計測の効率化 (2021)
  • Author(s): 上野哲朗
  • Organizer: SPRUCナノスピントロニクス研究会 2020年度第1回研究会「ナノスピントロニクス研究と放射光利用」
  • Invited
• [Presentation] 適応型実験デザイン法によるX線スペクトル測定の効率化 (2021)
  • Author(s): 上野哲朗
  • Organizer: 第44回日本磁気学会学術講演会
  • Invited
• [Presentation] 適応型実験デザインによる物質計測の高効率化 (2021)
  • Author(s): 上野哲朗
  • Organizer: 統計数理研究所 共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」2020-ISMCRP-5005 ~「冬」オンライン会合シリーズ~
  • Invited
• [Presentation] Laboratory automation for magnetic materials study: Sample preparation with general-purpose robot arm (2021)
  • Author(s): Tetsuro Ueno
  • Organizer: 4th QST International Symposium
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Machine-Learning Assisted X-Ray Spectroscopy for High-Throughput Characterization of Magnetic Materials (2018)
  • Author(s): Tetsuro Ueno, Hideitsu Hino, Kanta Ono
  • Organizer: Intermag 2018
  • Int'l Joint Research
• [Book] マテリアルズ・インフォマティクス開発事例最前線 (2021)
  • Author(s): 伊藤聡, 田村亮, 津田宏治, 犬丸啓, 折井靖光, 戸田浩樹, 廣瀬修一, 小林正和, 金子弘昌, 田中譲, 藤間淳, 上野哲朗, 小野寛太, 藤本憲次郎, 他
  • Total Pages: 322
  • Publisher: 株式会社エヌ・ティー・エス
  • ISBN: 9784860437084
• [Remarks] 研究者Webページ
  • URL: https://sites.google.com/view/tetsuroueno
• [Remarks] 研究機関Webページ
  • URL: https://www.qst.go.jp/site/kansai/
• [Remarks] researchmap
  • URL: https://researchmap.jp/tetsuroueno/