| Project/Area Number |
22K14571
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 28030:Nanomaterials-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
Shun Muroga 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (20849947)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | ネットワーク構造 / カーボンナノチューブ / セルロースナノファイバー / 画像解析 / 機械学習 / 二次元相関解析 / マテリアルズ・インフォマティクス / プロセス・インフォマティクス / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では材料中のネットワーク構造の新たな定量評価法を開発し、構造に立脚した
部素材の特性解明を目指す。エレクトロニクス等の分野においてカーボンナノチューブ(CNT)やセルロースナノファイバー(CNF)といった材料のネットワーク構造を制御し、部素材の特性向上を行う研究が盛んに行われている。一方で、ネットワーク構造の複雑さに由来して、定量的な構造把握に基づいて部素材開発へフィードバックすることは困難である。そこで本研究課題においてはCNT膜をモデル材料系として、ネットワーク構造から定量的な構造記述子を算出する手法を開発し、解釈性のある機械学習法により部素材の特性に与える因子究明に取り組む。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed data-driven methods to accelerate the research and development of complex materials with multi-scale structures, where network structures such as carbon nanotubes and cellulose nanofibers influence physical properties. We successfully quantified network topology descriptors from scanning electron microscope images using developed image analysis techniques, which can predict or interpret the effects of network entanglement on the physical properties of carbon nanotube films. For multi-faceted characterization of structural data, we proposed a new tabular two-dimensional correlation analysis method, demonstrating its effectiveness in elucidating the sequence of structural changes caused by process conditions such as high-temperature annealing, where micro to macro structures exhibit complex changes.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
材料設計やプロセス最適化において、我々人間の勘や経験に頼ったものづくりが行われてきた。こうした中で、条件を変えた際に材料に何が起きているのかを理解した上で、次の条件に進むことが非常に重要である。本研究成果では解釈性に優れたネットワーク構造の記述子や、変動順序特定に適した数値指標を提案しており、材料研究で学術的に踏み込んだ解釈をする上で有効であると考えられる。また実用的にも、闇雲に条件探索を行うのではなく、今まで定量化されていなかった構造を定量的に見積もることで、研究開発指針へのフィードバックが可能であり、社会的にも意義があると考えられる。
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